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时间:2024-12-19 18:36:06编辑:奇闻君

优化方法基础系列-优化问题分类

最优化问题可以按照优化问题的状态来进行分类,可分了两类,即静态问题和动态问题。本优化方法系列主要从静脉问题方面进行记录,总结与概述。主要目的是便于以后查看和复习使用。




无约束方法可以从利用不同阶数的导数信息进行划分,即没有利用导数信息的直接求解最优解的方法、利用一阶导数的梯度方法、利用二阶导数的牛顿系列方法。这些方法是比较传统的无约束优化算法,后来学者又提出一些启发式的优化算法,比如遗传算法、模拟退火等等。




约束优化方法可以分为直接方法和间接方法。直接法的含义:在可行域内,通过构造一定的搜索模式,直接求得约束问题的最优解;间接法的含义:构造一个新的目标函数,将原问题转换为无约束优化问题,通过求解无约束优化问题,间接获得约束优化问题的最优解。

该系列后续章节,我们会从无约束优化方法聊起,再总结有约束的优化方法。 并对一些方法通过matlab进行实现,给一些直观的示例。 


什么是优化 什么是优化解释

1、优化是采取一定措施使变得优异。为了更加优秀而“去其糟粕,取其精华”;为了在某一方面更加出色而去其糟粕;为了在某方面更优秀而放弃其他不太重要的方面;使某人/某物变得更优秀的方法/技术等;在计算机算法领域,优化往往是指通过算法得到要求问题的更优解。

2、例句:它也把新的优化细节合并到特殊服务器与本地数据库格式中。


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