这个优化组件由Eckersley O’Callaghan的数字设计小组制作，专注于以最少的函数调用次数产生优化解决方案，从而实现时间高效的优化。此外，我们努力在优化过程中提供有用的实时反馈，并且我们允许以用户友好的方式处理优化约束。
优势：
- 该算法基于Nelder-Mead方法，这是一种基于局部搜索的优化算法。与遗传算法相比，这种方法通常具有较少的函数调用，使其在如有限元分析（FEA）这样的计算密集型过程中非常高效。
- 我们的实现允许添加多个约束，并在优化过程中自动处理这些约束（约束聚合使用Kreisselmeier–Steinhauser函数）。约束被添加为利用率，其中1.0以上的数字代表不可行的解决方案，1.0及以下是可行的。
- 在优化过程中提供实时反馈，这为适应度值、参数搜索空间和解决方案的可行性提供了有用的洞察。
我们将非常感激任何反馈或错误报告。
我们希望社区会发现这个有用，
Eckersley O’Callaghan的数字设计小组