NAG提供求解最佳化問題指南

(www.nag.com; www.nag.co.uk; www.nag-gc.com; www.nag-j.co.jp) 在許多領域探尋適當方法來解決困難的最佳化問題的科學家、商業與金融界的分析師、工程技術研究人員們，現在可以輕鬆的依照他們的目的，運用 NAG 的最佳化決策樹指南一步步依照指示來選擇最合適的局部、或全局最佳化函數了。(http://tw.nag-gc.com/market/techtip027.asp )

Numerical Algorithms Group (英商納格資訊 – NAG) 是一家非營利性的軟體公司，以其強大的研發資源，持續不斷的創新演算法，解決最佳化的問題和類似的數值計算問題。NAG 決策樹是英商納格資訊嚴格測試的數學統計程式庫 (http://tw.nag-gc.com/numeric/numerical_libraries.asp ) 文件中的一部分。NAG 程式庫中包含了最佳化函數章節，可以被許多不同的運算環境呼叫使用，如 C++、Fortran、MATLAB 以及 R 等語言。

許多NAG 函數的使用者，利用它來建構他們的應用程式，並且仰賴 NAG 詳盡文件所提供的專業知識，來開發可以迎向未來的應用系統。決策樹是 NAG 文件的一項特色，不論是初學者、或是已經有經驗的使用者，都能夠用幾分鐘的時間就能選擇合適的函數解決手邊的數值問題。

NAG的首席技術顧問 David Sayers 博士，在評論如何選擇複雜的最佳化函數時說：「為了獲得最大的效益，我們應該針對不同的問題類型，採用不同的函數。這些類型的特點通常是目標函數的類型 – 也就是最小化或最大化 – 以及採用的限制式類型。目標函數可能是線性的、二次式（正定或不定）或非線性的。他們也許有特殊的形式，例如平方和。他們也有可能是稀疏或密集的；或者是平滑或非連續性的特性。將這些無限制式、簡單邊界、線性或非線性的限制式組合起來，我們就可以了解到，一個完整的最佳化求解函數是非常龐大的。所以透過決策樹幫助使用者選擇合適的函數，就越顯的重要了」。

關於NAG (英商納格資訊有限公司)
NAG是由英國幾所學術機構在1970年所成立之非營利性公司，專注於解決複雜的數學與統計問題。成員中技術團隊超過65%，其中超過半數以上擁有博士學位。NAG 集合了優秀的數學、統計、金融以及函數專家，開發出精確與高效能的數值分析工具來提升科學研究、製造、金融財務等應用系統的品質與效能。NAG在英國、美國、法國、德國、日本及大中華地區均設有直營服務據點以及全球之代理商分銷、服務網。

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