最適化
ポリトープ法
2次元のsphere・Rosenbrock・Himmelblau関数を反射・展開・収縮・縮小で探索する微分不要のヒューリスティックで、大域最適の保証はありません。
- TIME
- O(i)
- SPACE
- O(i)
i = 反復回数 / 上限: 開始座標−10⁶〜10⁶、初期幅10⁻¹²〜10⁶、許容誤差10⁻¹⁵〜1、1〜1,000反復、目的関数評価3〜50,000回（既定10,000回）
二次元Nelder–Mead法で最小化します。
最適化
2次元のsphere・Rosenbrock・Himmelblau関数を反射・展開・収縮・縮小で探索する微分不要のヒューリスティックで、大域最適の保証はありません。
i = 反復回数 / 上限: 開始座標−10⁶〜10⁶、初期幅10⁻¹²〜10⁶、許容誤差10⁻¹⁵〜1、1〜1,000反復、目的関数評価3〜50,000回（既定10,000回）
二次元Nelder–Mead法で最小化します。