Dakota

Dakota 工具包在仿真代码与迭代分析方法之间提供了灵活且可扩展的接口。Dakota 包含基于梯度和非梯度的优化算法；采用抽样、可靠性及随机展开方法进行不确定性量化；采用非线性最小二乘法进行参数估计；以及采用实验设计和参数研究方法进行敏感性/方差分析。这些功能可独立使用，也可作为高级策略（如代理模型优化、混合整数非线性规划或不确定条件下的优化）中的组成部分。通过面向对象的设计实现迭代系统分析所需关键组件的抽象，Dakota 工具包为高性能计算机上计算模型的设计与性能分析提供了一个灵活且可扩展的问题求解环境。