結合基因演算法 完美最佳化分析
基因演算法 (Genetic Algorithms, GA)
基因演算法為一個強而有效隨機的最佳化搜尋方法，是最佳化的方法之一，模仿學習大自然生物的遺傳演化及篩選的特性，經由競爭淘汰進而保留生命力較強較適合生存的個體，它模仿生物進化的過程來獲得最好的結果，使問題較不易陷入局部最佳解，而向全域的最佳解收斂。基因演算法有理論作為基礎且經驗證明其在複雜空間中強韌的搜索能力。
Evolver 介紹
以往GA的缺點被認為在於計算時間長，但是此缺點也由於現今電腦技術的進步而漸漸的被克服了。Evolver已超越了傳統的”solver”方式而使用基因演算法來解決最困難而且之前被認為無解的問題，像一些需要不斷查詢複雜資料表格的問題，此類問題就像是自然界中的進化過程。基因演算法能解決一些其他方法無法解決的問題，而Evolver讓使用者更簡單的應用這個演算法到他們商業用途上。Evolver會產生解答：例如最好的搭配或是最有效率的輸入組合，這些結果可以降低成本而且顯著的提昇工作或是產品的表現。
新版本7工業版 – 有效的前沿分析
有效的前沿分析在金融建模中非常普遍，特別是在投資組合優化領域。對於您指定的每個可接受的風險級別，Evolver將執行優化。在金融投資組合中，本軟體通過改變投資基金的各種分配來優化預期收益，風險級別是我們在一系列可能值之間變化後測試出的結果。所得到的有效前沿將由許多優化結果的二維圖形表示，使您可以大大提高任何投資組合的表現。有效的前沿功能也適用於投資組合優化領域：可以在您想要快速執行許多優化時使用，以便在優化問題中分析兩個數量之間的權衡。
系統需求
Windows Vista, 7, 8, 8.1, 10
