有关isight软件算法的二次开发
有关isight的论坛就这两个，太少了，问问题都不方便，在赛特达论坛发过这个帖子，只是访问的人太少了！到这里来问问，希望得到大家的指导。isight软件本身已经有20多种算法。在稳健设计模块无论是田口设计，还是6西格玛设计，可控因素和不可控因素总有一些变量是确定性的，在工程问题中，我们一般把设计变量作为随计变量来设计，那么其响应量也是一个随机变量，对这种随机模型进行稳健优化设计，最好用随机方法直接解随机模型，而尽量不用将随机模型转化为确定模型来求解。但在isight软件中好像没有用随机方法求随机模型的算法。通过一些参考书，最理想的一种算法是以离散变量为基础的随机模拟搜索算法，其原理就是混合离散变量优化方法与模拟方法的结合。请问各位能否在iSIGHT上进行二次开发，实现这种算法？对二次开发还完全没有入门，希望多多指教
Re:有关isight软件算法的二次开发
你所谓的随机方法是指什么？iSIGHT的可靠性优化和6Sigma优化方法已经将原问题转化成了随机优化问题了。
Re:有关isight软件算法的二次开发
在iSIGHT的可靠性优化和6Sigma优化中，虽然在设计中考虑了随机设计变量,但采用的的优化算法只能从软件带的那十几个算法里选,我的意思是能不能进行二次开发,嵌入几个更适合求解随机模型稳健优化的算法?如果我有具体算法的fortran程序,应该能嵌入isight吧？Re:有关isight软件算法的二次开发
比如我想用随机模拟搜索算法来求解基于随机设计变量的优化问题，而这种算法isight本身并没有，我能不能进行二次开发实现？具体算法如下：
1.定义随机设计变量和随机参数的分布类型，各种参数，模拟实验次数等。
2.调用计算准则函数，约束函数和概率密度函数的子程序，抽样计算子程序。
3.确定设计变量的均值和容差的初值。
4.调用优化方法子程序，按设计变量和准则函数的概率统计值沿某种
搜索策略逐步找出最优点。
5.对下列步骤进行循环，循环到k不小于样本容量。
（1）对设计变量和参数取一个样本值。
（2）调用函数子程序求出准则函数和约束函数的函数值。
（3）求各个函数的累积值并计算其统计均值和方差。
（4） 检验各个约束是否满足，若是，计不失效一次，求出不失效的累积总数。
6。计算出当前点准则函数的均值，方差和各个约束满足的概率值。
7 检验是否找到稳健最优点，若否，返回优化子程序。是，继续。
8对稳健最优点作详细的概率分析计算。（概率分析可放在专用的子程序中，与优化方法无关。）
9 输出稳健最优解，结束。
Re:有关isight软件算法的二次开发
可以开发实现，你的代码是C,Fortran还是Java?
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