优化算法有很多,关键是针对不同的优化问题,例如可行解变量的取值(连续还是离散)、目标函数和约束条件的复杂程度(线性还是非线性)等,应用不同的算法。
对于连续和线性等较简单的问题,可以选择一些经典算法,如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等。而对于更复杂的问题,则可考虑用一些智能优化算法,如遗传算法和蚁群算法,此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。
时间:2021-01-25 09:42:14
优化算法有很多,关键是针对不同的优化问题,例如可行解变量的取值(连续还是离散)、目标函数和约束条件的复杂程度(线性还是非线性)等,应用不同的算法。
对于连续和线性等较简单的问题,可以选择一些经典算法,如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等。而对于更复杂的问题,则可考虑用一些智能优化算法,如遗传算法和蚁群算法,此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。