Apache Commons 数学优化答案

【问题标题】：Apache Commons Math optimizationApache Commons 数学优化
【发布时间】：2016-11-14 20:58:21
【问题描述】：

有人对 Apache Commmons Math 优化包有任何经验吗？更具体地说，Nelder-Mead 方法的实现？它的质量很高吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Nelder-Mead 是最流行的多元优化算法之一。 Apache的实现非常好。

但是，如果您有更多信息，例如梯度，您应该考虑使用更“知情”的算法，例如 BFGS。它也适用于分析梯度（使用有限差分）。 R默认使用BFGS，我认为......

算数已经实现了 10+ Java optimization 算法，您可以根据自己的目的进行选择。希望这会有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

请注意，Apache Commons Math 还包含 Michael Powell 的直接搜索 BOBYQA 算法。与经典的 Nelder-Mead 方法相比，该算法的收敛次数通常要少得多，加上它还支持变量的界限。

【讨论】：

看起来 BOBYQA 已被弃用并计划被删除。我不会在任何长期应用中使用它
@BrianKnoblauch 由于我不知道的原因，在即将发布的版本中，Apache Commons Math 优化包将被完全重构并移至其他命名空间。 BOBYQA 算法的重构实现现在可在org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.noderiv 包中获得。我正在相应地更新答案中的超链接。