how to open pdf file using c# : Search pdf for text in multiple files control SDK system azure winforms console Step-By-Step_Optimization_S4-part1388

Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 40 
Another requirement of the GRG Nonlinear method is that all equations 
involving Decision Variables or Constraints are smooth. An equation is 
“smooth” is that equation and the derivative of that equation has no 
breaks (is continuous). 
One way to determine whether an equation or function is non-smooth 
(the graph has a sharp point indicating that the derivative is 
discontinuous) or discontinuous (the equation’s graph abruptly changes 
value at certain points – the graph is disconnected at those points) is to 
graph the equation over its expected range of values.  
When the Solver runs the GRG algorithm, it picks a starting point for its 
calculations. Each time you run the Solver GRG method on nonlinear 
equations, a slightly different starting point will be picked. That is why 
different answers will appear after each run. Re-run the Solver with the 
Decision Variable values that occurs during the run which produces the 
lowest or highest value of the Objective that you are seeking. Keep 
running the Solver until the objective is not minimized or maximized 
anymore. That should give you the optimal values of the Decision 
Variables. In the Nonlinear Regression example in this manual, the GRG 
Nonlinear method was run 2 successive times to obtain listed solution. 
A process that produces different outputs for different runs is known as 
being nondeterministic. 
The GRG Nonlinear Solver also has an option called Multistart which 
selects a number of different starting points, which produce a number of 
different Locally Optimal solutions. This increases the chance of arriving 
at a Globally Optimal solution. 
The GRG Nonlinear Solver will produce a Globally Optimal solution if all 
functions in the Clear Mathematical Path to the Objective and all 
Constraints are convex.  If any of the functions or Constraints are non-
convex, the GRG Nonlinear Solver may find only Locally Optimal 
The GRG Nonlinear method can be used to solve any linear problem, 
but will do so much less efficiently than the Simplex LP method. 
Search pdf for text in multiple files - search text inside PDF file in, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
text searchable pdf file; how to search pdf files for text
Search pdf for text in multiple files - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
select text in pdf file; text searchable pdf
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 41 
Evolutionary Method 
The Evolutionary method must be used if any functions in the Clear 
Mathematical Path to the Objective is discontinuous or non-smooth. The 
Evolutionary method is so named because it uses Evolutionary 
algorithms when solving. 
Non-smooth and discontinuous functions are often the most difficult 
optimization problems and can take much longer for the Excel Solver to 
solve. The Evolutionary method used to solve the Traveling Salesman 
example in this manual took 164 seconds to complete its job. You may 
view the problem’s Answer Report see this run time.  
Further, the Evolutionary method can often can only find a “good” 
solution and not a globally or locally optimal solution. 
Common non-smooth Excel functions are MIN, MAX, and ABS. 
Common discontinuous Excel functions are INDEX, HLOOKUP, 
If any of the above functions or other non-smooth or discontinuous 
functions are in the Clear Mathematical Path to the Objective, the 
Evolutionary method must be used. 
An example of the Evolutionary method in use is the Traveling Salesman 
Problem in this manual. The Evolutionary method had to be used in this 
example because the Clear Mathematical Path to the Objective contains 
the discontinuous Excel INDEX lookup function. 
The Evolutionary method can be used to solve any problem can be 
solved with the GRG Nonlinear method or the Simplex LP method, but 
will do so much less efficiently. 
VB.NET PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple
Divide PDF file into multiple files by outputting PDF file size. Split Split PDF Document into Multiple PDF Files Demo Code in VB.NET. You
text select tool pdf; find and replace text in pdf
C# PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple files
pages. Divide PDF file into multiple files by outputting PDF file size. Split outputFiles); Split PDF Document into Multiple PDF Files in C#. You
how to select all text in pdf; how to make pdf text searchable
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 42 
A Solver Solution’s 3 Possible Degrees of 
Your completed Excel model should now be ready for the Solver to 
solve. Below is a description of the 3 possible types of optimal solutions 
that the Solver is able to provide: 
1) Globally Optimal – A Globally Optimal solution is the best 
possible solution that meets all Constraints. A Globally Optimal 
solution might be comparable to Mount Everest since Mount 
Everest is the highest of all mountains.  
2) Locally Optimal – A Locally Optimal solution is the best nearby 
solution that meets all constraints. It may not be the best overall 
solution, but it is best nearby solution. A Locally Optimal solution 
might be comparable to Mount McKinley, which is the highest 
mountain in North America but not the highest of all mountains. 
3) Good – Non-convex, discontinuous, or non-smooth problems can 
often only be solved only to “good” solutions that have no 
guarantee of being even locally optimal. A “good” solution is the 
best Feasible solution that the Solver has found. Sometimes the 
Excel Solver will only be able to find Feasible solutions. A 
Feasible solution is one that merely satisfies all Constraints. A 
Feasible solution is not guaranteed to be an optimal one.  
How Can You Try To Make a “Good” Solution 
A “good’ solution will be 1 produced by the Evolutionary method. If you 
wish to improve on this solution, you may try the following techniques: 
1)  Re-run the Evolutionary method over again starting with that 
solution. It may produce a better solution. 
VB.NET PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in
VB.NET Demo code to Combine and Merge Multiple PDF Files into One. This part illustrates how to combine three PDF files into a new file in VB.NET application.
convert a scanned pdf to searchable text; pdf find highlighted text
VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.
& pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET rotate PDF pages, C#.NET search text in PDF, C# Turn multiple pages PDF into multiple jpg files
pdf find and replace text; how to search a pdf document for text
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 43 
2)  Increase the Population Size and/or Mutation Rate and run the 
Evolutionary method again. This will increase the number of 
sample points that the Evolutionary method will explore, possibly 
resulting in a better solution. 
3)  Increase the allowable number of max Subproblems or max 
Feasible solutions in the All Methods Options box. 
4)  Try solving the same problem and same solution using the GRG 
Nonlinear method. If the GRG Nonlinear method finds a solution, 
you will know that this solution is at least a locally optimal solution 
and not just a good, feasible one. 
Convex and Non-Convex Functions 
A function’s convexity determines what degree of optimality can be 
achieved by the Excel Solver. 
A function is convex if it has only 1 peak, either up or down. A convex 
function can always be solved to a Globally Optimal solution.  
A function is non-convex if it has more than 1 peak or it is discontinuous. 
The Sine, Cosine, and Tangent functions are good examples of non-
convex functions. Non-convex functions can often be solved only to 
Locally Optimal solutions. 
C# PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in, ASP.
online C#.NET source code for combining multiple PDF pages together PDF document splitting, PDF page reordering and PDF page image and text extraction.
searching pdf files for text; how to select text in pdf and copy
XDoc.Excel for .NET, Comprehensive .NET Excel Imaging Features
bookmarks, & thumbnail display; Integrated text search; Integrated annotation Convert Excel to PDF; Convert Excel to Combine and merge multiple Excel files; Append
converting pdf to searchable text format; pdf make text searchable
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 44 
Solver Option Settings
Here are Solver settings that you want to configure prior to running the 
Solver for most problems. These settings are found when you click the 
Options button in the Solver dialogue box: 
All Methods – Option Settings 
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
Merge, combine, and consolidate multiple PDF files into one PDF file. Able to insert a blank page or multiple pages to PDF; Allow to delete any PDF Text Search.
search pdf for text in multiple files; search pdf for text
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
for combining multiple image formats into one or multiple PDF file in C# This example shows how to build a PDF document with three image files (BMP, JPEG
how to search text in pdf document; find and replace text in pdf file
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 45 
Constraint Precision: This establishes how close you want the value in 
any Constrained cell to be to the actual Constraint Value. The Constraint 
Precision value is maximum allowable difference between the value in a 
Constrained cell and the value of the actual Constraint. The Constraint is 
satisfied only if that difference is equal to or less than the Constraint 
Precision setting. 
Use Automatic Scaling: This setting prompts the Solver to rescale 
variables, Constraints, and the Objective. You would use this option if 
you had reason to believe that inputs of the Solver were measured using 
different scales. The Objective, all Decision Variables, and all 
Constrained variables should be within no more than a few orders of 
magnitude of each other. A poorly scaled problem can result in a number 
of unexpected errors and stopping conditions. 
Show Iteration Results: This stops the Solver after each trial run and  
displays the result for that iteration. In most cases you can leave this 
option unchecked unless you have a specific reason to view the results 
after each trial run. 
Ignore Integer Constraints: These Integer Constraints are the Binary, 
Integer, and Alldifferent Constraints. Leave this unchecked unless you 
have a specific reason to override integer Constraints on the next trial 
If you are unable to obtain a feasible solution and Integer Constraints 
have been applied, try relaxing them by checking this setting. 
Integer Optimality (%): The maximum allowable percentage difference 
between the value of the best Integer solution and the value of the true 
Objective. The default is 1%. Setting this to 0% will ensure that the 
optimal solution is found, but will take longer to find. 
C# Create PDF from CSV to convert csv files to PDF in, ASP.
CSV files are saved to PDF documents by keeping original layout. Supports converting multiple sheets CSV file to one PDF or splitting to multiple PDF
how to select all text in pdf file; search text in pdf using java
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 46 
Solving Limits 
Max Time (Seconds): The maximum number of seconds that the Solver 
will be allowed to run. No matter what, the Solver can always be stopped 
by hitting the Esc key. At that point, you are given the option of Stopping 
or Restarting the Solver operation. 
Iterations: The maximum number of iterations (trial runs) that the Solver 
will be allowed to perform. 
Evolutionary and Integer Constraints – These apply only if the 
Evolutionary method is used or if any Integer Constraints (Integer, 
Binary, or Alldifferent) are used. 
Max Subproblems The maximum number of subproblems that the 
Evolutionary method will be allowed to evaluate. 
Max Feasible Solutions The maximum number of feasible solutions 
that the Solver will be allowed to generate. 
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 47 
GRG Nonlinear Option Settings 
Convergence: The Convergence setting allows you to specify how close 
the final Solver solution must be to the optimal solution. Specifically, the 
Convergence setting establishes how small the percent change of the 
Objective between successive iterations must become over its last 5 
iterations  before the Solver will present the following message: “Solver 
converged to the current solution” and then its final solution.  
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 48 
The smaller the value, the more iterations must be run to reach that 
smaller convergence value, but Solver final solution will be closer to the 
optimal solution. To sum up, this setting tells how much the Objective 
must have slowed its changing during successive iterations for the 
Solver to finally announce that it has converged to a solution. 
Derivatives: This setting establishes which type of finite differencing 
technique the Solver will use to approximate derivatives. Forward 
difference derivative approximations use less computing time but are not 
quite as accurate as central difference derivative approximations, which 
require twice as many calculations. Forward differencing is the default 
Multistart: The GRG Nonlinear Solver will produce a Globally Optimal 
solution when solving a convex, smooth, nonlinear problem. When 
dealing with a non-convex problem, the GRG Solver will produce only a 
Locally Optimal Solution  This will be the closest peak or valley that 
resulted from the Decision Variable values that were initially supplied.  
There are 2 ways to increase the chance that the Solver will arrive at a 
Globally Optimal solution: 
The first is to run Solver multiple times using different sets of initial 
values for the Decision Variables. This option allows you to select sets of 
Decision Variables based on your understanding of the overall problem 
and is often the best way to arrive at the most desirable solution.  
The second way is to select “Use Multistart.” This runs the GRG Solver a 
number of times and randomly select a different set of initial values for 
the Decision Variables during each run. The Solver then presents the 
best of all of the Locally Optimal solutions that it has found.  
One way to increase the chance of the multistart method locating the 
optimal solution is to select the final option “Require Bound on the 
Variables” and set boundaries on all of the Decision Variables using 
Step-By-Step Optimization With Excel Solver              The Excel Statistical Master 
Copyright ©2011
Page 49 
Running the multistart method takes significantly more processing time 
than a single run of the GRG Nonlinear Solver. 
Population Size: This setting establishes how many times the multistart 
method should run until the GRG Nonlinear method presents the best of 
all of the Locally Optimal solutions that it has found. The Population Size 
is the number of sets of Decision Variable initial values that the GRG 
Nonlinear method will run through before providing its answer. This 
number should be between 10 and 200. A setting of less than 10 or 
blank will result in the minimum number of 10 multistart runs. 
Random Seed: The GRG Nonlinear method uses a random number 
generator to select a starting point for Decision Variables. If this setting 
is left blank, the random number generator will generate different starting 
points for the Decision Variables every time the multistart method runs. 
This can produce a different solution on each different Solver run. To 
ensure that the same Decision Variable starting points are used each 
time Solve is hit, input a positive integer as the Random Seed. 
Require Bounds On Variables: The multistart method is much more 
efficient if all Decision Variables are bound using Constraints. The tighter 
that these bounds are, the greater is the chance that the multistart 
method will produce the best Locally Optimal solution. Selecting this 
option will ensure that the multistart method will be employed only if all 
Decision Variables have their upper and lower values bound with 
Documents you may be interested
Documents you may be interested