全局最優(global optimum)是1990年公布的自動化科學技術名詞,出自《自動化名詞》第一版。
基本介紹
- 中文名:全局最優
- 外文名:global optimum
- 所屬學科:自動化科學技術
- 公布時間:1990年
全局最優(global optimum)是1990年公布的自動化科學技術名詞,出自《自動化名詞》第一版。
總體最優 總體最優(global aptirnum,又稱全局最優值),最最佳化問題中從整體考慮求得的最優結果。全局最優點可能不只個,但全局最優值只有一個。
《全局最最佳化——基於遞歸深度群體搜尋的新方法》是清華大學出版社於2021年出版的書籍。內容簡介 本書介紹全局最佳化算法的基本理論和研究進展,特別聚焦於最近幾年提出的基於遞歸深度群體搜尋的一類新方法,並詳細介紹遞歸深度群體搜尋技術在...
《特徵選擇中的全局最優搜尋策略研究》是依託南京理工大學,由嚴慧擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 特徵選擇是一門多學科的交叉研究方向,它涉及統計學、數據挖掘、模式識別和機器學習等相關學科,在生物信息學、醫學、信息檢索...
一般情況下,其解不保證是全局最優解,梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的最佳化思想是用當前位置負梯度方向作為搜尋方向,因為該方向為當前位置的最快下降方向,所以也被稱為是”最速下降法“。最速下降法越接近目標值,步長...
,局部最優就是指決策滿足 或 可以看到,局部最優不一定是全局最優,全局最優一定是局部最優。最最佳化問題 最最佳化問題類型 根據不同的劃分角度,最最佳化問題可以劃分為不同的類型,對幾個常用的類別舉例如下。針對是否有約束條件D,可以...
《多源微網暫態諧波特性分析與全局最優抑制》是依託湖南大學,由榮飛擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 多源微網的高滲透為公網提供了有力補充和有效支撐,是未來電力系統的發展趨勢之一。本項目研究高滲透率下,微網在退、併網...
凸最佳化在某種意義上說較一般情形的數學最最佳化問題要簡單,譬如在凸最佳化中局部最優值必定是全局最優值。凸函式的凸性使得凸分析中的有力工具在最最佳化問題中得以套用,如次導數等。凸最佳化套用於很多學科領域,諸如自動控制系統,信號處理,...
A.A.費爾德包姆最先指出閉環隨機最優控制策略的這種雙重功能,並稱之為二重最優控制。閉環(或二重)最優策略可達到在已有信息條件下的最好品質或全局最優解。同時它還具有不斷按照實時測量改進對不確定性的認識並修正策略的功能,也稱...
全局尋優反演(global optimization inversion)由於地球物理反問題中誤差泛函都是複雜的多峰函式,常規最最佳化算法很難得到全局最優解。一種在一定規則的指導下隨機搜尋模型空間,達到全局尋優目的的最佳化方法稱作全局尋優方法。全局尋優方法避開了...
線性規劃問題是最簡單的規劃問題,也是最常用的規劃問題,對其進行的理論研究較早、也較成熟,可以找到全局最優解。非線性規劃問題形式多樣、求解複雜,不能保證找到全局最優解,大部分情況下只能找到局部最優解。線性規劃問題是非線性規劃...
區間分析最佳化方法是一種基於Lipschitz條件的確定性的全局最佳化算法,它可以保證非凸非線性規劃問題的全局最優解。本項目分別建立了脈衝、定常推力、可變比沖推力和空間環境非保守力作用下的太空飛行器軌跡最佳化模型,利用區間分析最佳化方法求解各種...
蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授於 2010 年基於群體智慧型提出的啟發式搜尋算法,是一種搜尋全局最優解的有效方法。該算法是一種基於疊代的最佳化技術,初始化為一組隨機解,然後 通過疊代搜尋最優解,且在最優解周圍通過隨機飛行產生局部新解,...
文獻提出該法對目標函式和約束條件沒有嚴格的限制,與線性規劃和非線性規劃法要求必須嚴格遵守線形和凸性不同,它所得的最優解通常是全局最優解。該法可以利用多階段決策過程來求解變數較多較大的靜態問題和離散性問題,求解容易, 過程清晰...
為了避免陷入局部最優解,TS搜尋中採用了一種靈活的“記憶”技術,對已經進行的最佳化過程進行記錄和選擇,指導下一步的搜尋方向,這就是Tabu表的建立。簡介 又名“tabu搜尋算法”為了找到“全局最優解”,就不應該執著於某一個特定的...
(3)PSO算法雖然提供了全局搜尋的可能,但是並不能保證收斂到全局最優點上。(4)PSO算法是一種啟發式的仿生最佳化算法,當前還沒有嚴格的理論基礎,僅僅是通過對某種群體搜尋現象的簡化模擬而設計的,但並沒有從原理上說明這種算法為什麼...
貪心算法不從整體最優上加以考慮,所做出的僅是在某種意義上的局部最優選擇。使用貪心策略要注意局部最優與全局最優的關係,選擇當前的局部最優並不一定能推導出問題的全局最優。貪心策略解題需要解決以下兩個問題: [5] 1、該問題是否...
序列搜尋算法較容易實現,計算複雜度相對較小,但容易陷入局部最優。3)隨機搜尋由隨機產生的某個候選特徵子集開始,依照一定的啟發式信息和規則逐步逼近全局最優解。例如:遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)、模擬退火算法(Simulated...
模擬退火算法是通過賦予搜尋過程一種時變且最終趨於零的機率突跳性,從而可有效避免陷入局部極小並最終趨於全局最優的串列結構的最佳化算法。模擬退火算法原理 編輯 語音 模擬退火算法來源於固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,...
《網路最佳化設計中的算法博弈研究》是依託中國科學院數學與系統科學研究院,由陳旭瑾擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 在現代大規模網路的設計和套用中,規劃者從整體利益出發,最佳化設計網路以達到全局最優,但網路套用中的參與者卻從自身...
模擬退火算法已在理論上被證明是一種以機率1收斂於全局最優解的全局最佳化算法。缺點:為了獲得全局最優解,要求較高的初始溫度,要求退火的速度足夠慢,要求較低的終止溫度和各種溫度下足夠多次的抽樣,這就使得最佳化過程長,特別是對於規模...
但預測控制中的最佳化與通常的離散最優控制算法不同,它不是採用一個不變的全局最優目標,而是採用滾動式的有限時域最佳化策略。即最佳化過程不是一次離線完成的,而是反覆線上進行的。在每一採樣時刻,最佳化性能指標只涉及從該時刻起到未來有限...
3.1 搜尋算法、局部和全局最優77 3.2 沿可行改進方向的搜尋86 3.3 可行改進方向的代數條件93 3.4 線性目標和凸集的易處理性102 3.5 尋找初始可行解109 練習題116 參考文獻119 第4章 線性規劃120 4.1 資源分配模型120 ...
為局部最優解;若對一切 都有 ,則稱 為全局最優解。求解最最佳化問題NLP,就是要求目標函式f(x)在約束條件下的極小點,即求出其全局最優解,但在一般情況下,往往只能求出它的一個局部最優解。當f(x)為線性函式時稱為線性規劃...
由於EM算法的收斂性僅能確保局部最優,而不是全局最優。因此通常對EM算法進行隨機初始化並多次運行,選擇對數似然最大的疊代輸出結果。以下給出EM算法E步和M步的推導。1. E步(Expectation-step, E-step)由EM算法的求解目標可知,E...
6.2 局部最優與全局最優 6.3 有約束最最佳化 6.4 有約束局部最優與有約束全局最優 6.5 矩陣微積分簡介 第7章 最最佳化問題中的比較靜態分析 7.1 引言 7.2 無約束最最佳化 7.3 有約束最最佳化 7.4 斯拉斯基方程 7.5 包絡定理...
這樣,在增大算法尋得全局最優能力的同時,也使得進入局部最優的幾率增加,特別是全局最優較難被發現時更是如此。拉馬克學習對個體“一視同仁”的做法非常容易使算法陷入局部最優,產生“早熟”現象。此外,讓沒有希望學習成功的個體進行...