Nlpy Paquete de Python de código abierto y abierto para la optimización numérica
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Paquete de Python de código abierto y abierto para la optimización numérica NLPY tiene como objetivo proporcionar una caja de herramientas para resolver problemas de programación lineales y no lineales que sea fácil de usar y es extensible. Es aplicable a los problemas que son lisos, no tienen derivados, ni tienen datos enteros. Lanty combina las capacidades del lenguaje de modelado maduro AMPL con los recursos numéricos de alta calidad y el poder orientado a los objetos del lenguaje de programación de Python. Esta combinación hace que Nlpy sea una gran herramienta para probar y los algoritmos de optimización de prototipos, y también como ayuda de enseñanza para la optimización.nlpy puede leer los problemas de optimización codificados en el lenguaje de modelado AMPL. Todos los aspectos del problema cargado se pueden examinar y el problema resuelto. Se pueden acceder a las funciones de objetivos y restricciones individuales, junto con sus derivados (si existen) se puede acceder de manera transparente a través de un marco orientado a objetos. Lanty es extensible y los algoritmos nuevos pueden construirse ensamblando los bloques de construcción suministrados, o creando nuevos bloques de construcción. Los bloques de construcción existentes incluyen procedimientos para resolver sistemas lineales simétricos (posiblemente indefinidos) con MA27 (un solucionador directo) o ICFS (un solucionador iterativo que usa un preconductor de cholesky de memoria limitada), un procedimiento para resolver subproblemas de la región de confianza preacondicionada con GLTR, y Mucho más. Nota: Nlpy tiene licencia y se distribuye según los términos de la Biblioteca GNU o la Licencia Pública General (LGPL) menor. Requisitos: · Python 2.3 o posterior · NOMBRES · PysParse

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