Всем Здравствуйте!
Подскажите по видам оптимизации, кот используются в MWO.
Gradietn Optimization - ?
Pointer - Gradient Optimization -?
Random (Global) -?
Pointer - Robust Optimization - ?
И т. д.

В хелпе написано хорошо и много в разделе Optimization Methods.
Random - самый "тупой" метод - просто случайный перебор значений.
Gradient определяет точку минимума и стремится приблизится к ней как можно ближе. Работает быстро.
Simplex работает медленнее, чем Gradient, но более точный.
Pointer - что-то самообучающееся, я толком не работал с ним. Там автоматически выбирается метод оптимизации (Random, Gradient, или их комбинация) в зависимости от задачи.

Очень общий вопрос. Думаю,вам смогли бы помочь,если бы вы конкретизировали,что именно вам нужно.
Помимо офисного хелпа существует еще литература,в которой даны описания различных методов (градиентные,неградиентные...чем отличаются,какие у них плюсы и минусы...). Это тоже важно понимать,т.к. при использовании градиентных методов вы можете столкнуться с ситуацией,когда значение целевой функции еще очень велико,но оптимизатор не может ничего сделать (возможно, уткнулся в локальный минимум...). Поэтому методы нужно комбинировать...

Здравствуйте!
Спасибо Всем откликнувшимся.
Пытался найти в интернете об оптимизации - безрезультатно.
Поделитель пожалуйста информацией (или ссылкой)

По своему опыту могу сказать: методы все хороши в теории, а на практике для оптимизации некоторых фильтров я делал синтез в Ansoft Designer и Genesys, оптимизация там не понравилась-долго и коряво-
возврат к MWO - EM-симулятор, методы оптимизации все пробовал. Gradient показывал более стабильные результаты. Если Вы начинающий, проверяйте и пробуйте все, нужно набрать некоторую
статистику для себя, почувствовать все это. На форуме этого не получишь.