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modeFRONTIER Pianificatori

schedulers1
Copiare la natura
All'interno di modeFRONTIER ci sono diversi algoritmi che imitano il modo in cui la natura trova le sue condizioni ideali, tra cui:
- Algoritmi genetici
- Strategie evolutive
- Reti neurali (neural networks)
- Processi di tempra (simulating annealing)
- Teoria dei giochi
 

Ottimizzatore di base

Strategia Evolutiva

Ottimizzatori avanzati

Programmazione quadratica sequenziale

DOE

Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA-II)

Simplex

Bounded Quasi-Newton single-objective Algorithm (B-BFGS)

Simulated Annealin (SA)

(1+1)-Evolution Strategy

Derandomized Evolution Strategy (DES)

Multi-Membered Evolution Strategy (MMES)

Multi-Objective Simulated Annealing (MOSA)

Multi Variate Adaptive Kriging (MACK)

NSGA-II

Multi Objective Game Theory (MOGT)

Multi-Objective Genetic Algorithm designed for fast convergence (FMOGA-II)

Simplex designed for fast convergence (FSIMPLEX)

NLQLP Algorithm form prof. Shittkowski (NLPQLP)

Normal-Boundary Intersection Sequential Programming (NBI-NLPQLP)

schedulers2 Ottimizzazione multi-obiettivo per la progettazione di frigoriferi

La sfida consisteva nel trovare la combinazione ideale per lo spessore dell'isolante e le caratteristiche, la taglia, la forma e la posizione dell'evaporatore. L'algoritmo MOGA-II รจ stato utilizzato per dirigere il solutore commerciale CFD verso la soluzione ottimale, utilizzando un modello parametrico.

per gentile concessione di Electrolux

modeFRONTIER il prodotto

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