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五種最優(yōu)化方法機(jī)性最優(yōu)問題(變量就是否確定);非線性優(yōu)化(目標(biāo)函數(shù)與約束條件就是否線性);態(tài)規(guī)劃與動(dòng)態(tài)規(guī)劃(解就是否隨時(shí)間變化)。f(X)稱為目標(biāo)函數(shù)(或求它的極小,或求它的極大),si(X)稱為不等式約1)解決的就是無約束非線性規(guī)劃問題;一種方法;2、2原理與步驟五種最優(yōu)化方法1)解決的就是無約束非線性規(guī)劃問題;2)就是求解函數(shù)極值的一種方法;3)沿函數(shù)在該點(diǎn)處目標(biāo)函數(shù)下降最快的方向作為搜索方向;3、2最速下降法算法原理與步驟五種最優(yōu)化方法4、1簡(jiǎn)介1)解決的就是無約束非線性規(guī)劃問題;2)不需要求目標(biāo)函數(shù)的導(dǎo)數(shù),所以在解決不可導(dǎo)的函數(shù)或者求導(dǎo)異常麻煩的函數(shù) 動(dòng)的目的則就是沿著有利方向加速移動(dòng)。 五種最優(yōu)化方法5、1簡(jiǎn)介衡量一個(gè)方案的好壞標(biāo)準(zhǔn)往往不止一個(gè),多目標(biāo)最優(yōu)化的數(shù)學(xué)描述如下: 五種最優(yōu)化方法5、2線性加權(quán)求合法智能優(yōu)化方法就是通過計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)與存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,進(jìn)而達(dá)到優(yōu)化的一種方法,主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,遺傳算法與模擬退火法等。個(gè)體就就是模擬生物個(gè)體而對(duì)問題中的對(duì)象(一般就就是問題的解)的一種稱種群就就是模擬生物種群而由若干個(gè)體組成的群體,它一般就是整個(gè)搜索空適應(yīng)度就就是借鑒生物個(gè)體對(duì)環(huán)境的適應(yīng)程度,而對(duì)問題中的個(gè)體對(duì)象所設(shè)計(jì)的表征其優(yōu)劣的一種測(cè)度。6、2遺傳算法基本流程五種最優(yōu)化方法遺傳算法的中心思想就就是對(duì)一定數(shù)量個(gè)體組成的生物種群進(jìn)行選擇、交

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