Maple Global Optimization Toolbox

Maple全局优化工具箱，用于发现目标函数和约束条件的最优解。在工程中，约束可能是由物理限制和技术规范引起的；在商业领域，约束与众多因素关联，如成本、时间、雇员等。全局优化的目的在于发现模型的“最优解”，这些非线性模型具有多个子优化解，多极值优化问题通常非常困难。为了获得一个高质量的数值解，有必要采用一个全局的“彻底的”搜索方法。如果不使用全局优化工具，工程师和研究人员被迫接受一个“足够好”的解，而忽略最优解。通过获得最优解，您可以产生最佳的设计和运作，减少可靠性、时间、金钱和其他资源方面的开支。

Global Optimization Toolbox内置的优化算法来自于Optimus软件，由全球领先的优化技术开发商Noesis Solutions提供。使用全局优化工具箱，用户可以在强大的Maple数值和符号系统中建立优化模型，利用高级优化算法得到鲁棒的、高效的结果。