做网站的费用的会计分录,大企业网站建设多少钱,网站二次开发费用,百度平台推广的营销收费模式之前做特征选择#xff0c;实现过基于群智能算法进行最优化的搜索#xff0c;看过一些群智能优化算法的论文#xff0c;在此做一下总结。 最优化问题在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题#xff0c;比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下#xff0c;如… 之前做特征选择实现过基于群智能算法进行最优化的搜索看过一些群智能优化算法的论文在此做一下总结。 最优化问题 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。 工程设计中最优化问题optimalization problem的一般提法是要选择一组参数变量在满足一系列有关的限制条件约束下使设计指标目标达到最优值。因此最优化问题通常可以表示为数学规划形式的问题。进行工程优化设计时应将工程设计问题用上述形式表示成数学问题再用最优化的方法求解。这项工作就是建立优化设计的数学模型。 最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类其中函数优化的对象是一定区间的连续变量而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。其中典型的组合优化问题有旅行商(Traveling salesman problem,TSP)问题、加工调度问题(Scheduling problem,如Flow-shop,Job-shop)、0-1背包问题(Knapsack problem)、装箱问题(Bin packing problem)、图着色问题(Graph coloring problem)、聚类问题(Clustering problem)等。 最优化算法根据自己对最优化的理解采用最优化算法解决实际问题主要分为下列两步 建立数学模型。对可行方案进行编码变量约束条件以及目标函数的构造。最优值的搜索策略。在可行解约束条件下搜索最优解的方法有穷举、随机和启发式搜索方法。最优化算法有三要素变量Decision Variable、约束条件Constraints和目标函数Objective function。最优化算法其实就是一种搜索过程或规则它是基于某种思想和机制通过一定的途径或规则来得到满足用户要求的问题的解。 优化问题相关算法有如下分类 精确算法(绝对最优解)精确算法包括线性规划、动态规划、整数规划和分支定界法等运筹学中的传统算法其算法计算复杂性一般很大只适合于求解小规模问题在工程中往往不实用。 启发式算法近似算法 启发式方法指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。 领域搜索算法。从任一解出发对其领域的不断搜索和当前解的替换来实现优化。根据搜索行为它又可分为局部搜索法和指导性搜索法。 局部领域搜索法也称爬山法。以局部优化策略在当前解的领域中贪婪搜索如只接受优于当前解的状态作为下一当前解的爬山法接受当前邻域中的最好解作为下一当前解的最陡下降法等。 指导性搜索法。利用一些指导规则来指导整个解空间中优良解的探索如SA、GA、EP、ES和TS等. 个体启发寻找相对最优特点每次输出的是相同的。从一个解开始寻找最优易陷入局部最优。 爬山算法算法思想从当前的节点开始和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的那么返回当前节点作为最大值(即山峰最高点)反之就用最高的邻居节点替换当前节点从而实现向山峰的高处攀爬的目的。 其实就是在初始值的附近找到最大的一个。 优点 容易理解容易实现具有较强的通用性局部开发能力强收敛速度很快缺点 全局开发能力弱只能搜索到局部最优解搜索结果完全依赖于初始解和邻域的映射关系。禁忌算法(Tabu SearchTS)基本思想基于爬山算法的改进标记已经解得的局部最优解或求解过程并在进一步的迭代中避开这些局部最优解或求解过程。局部搜索的缺点在于太过于对某一局部区域以及其邻域的搜索导致一叶障目。为了找到全局最优解禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解有意识地避开它从而或得更多的搜索区域 特点 避免在搜索过程中的循环只进不退的原则,通过禁忌表实现 不以局部最优作为停止准则 邻域选优的规则模拟了人类的记忆功能禁忌表用于防止搜索出现循环 记录前若干步走过的点、方向或目标值禁止返回表是动态更新的表的长度称为Tabu-Size禁忌表的主要指标两项指标 禁忌对象禁忌表中被禁的那些变化元素禁忌长度禁忌的步数禁忌对象三种变化 以状态本身或者状态的变化作为禁忌对象以状态分量以及分量的变化作为禁忌对象采用类似的等高线做法以目标值变化作为禁忌对象禁忌长度:可以是一个固定的常数(Tc),也可以是动态变化的可按照某种规则或公式在区间内变化。 禁忌长度过短一旦陷入局部最优点出现循环无法跳出禁忌长度过长候选解全部被禁忌造成计算时间较大也可能造成计算无法继续下去。参考 禁忌搜索算法(Tabu Search)禁忌搜索算法详解贪婪算法从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标以尽可能快的地求得更好的解。当达到算法中的某一步不能再继续前进时算法停止。 基本都要先排序从排序的开始那个依次判断符合就留下不符合就去掉。 模拟退火(simulated annealingSA)模拟退火算法作为局部搜索算法的扩展在每一次修改模型的过程中随机产生一个新的状态模型然后以一定的概率选择邻域中能量值大的状态这种接受新模型的方式使其成为一种全局最优算法并得到理论证明和实际应用的验证SA虽然在寻优能力上不容置疑但它是以严密的退火计划为保证的具体地讲就是足够高的初始温度、缓慢的退火速度、大量的迭代次数及同一温度下足够的扰动次数。 用兔子的故事来说兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间它可能走向高处也可能踏入平地。但是他渐渐清醒了并朝他踏过的最高方向跳去。这就是模拟退火。 其实就是先用初始值进行随机更新记录每次更新的值最后取历史记录中最大的值。 参考模拟退火算法 群体智能全局最优类别 粒子群算法(PSO)蚁群算法(ACO)人工蜂群算法(ABC)人工鱼群算法(AFSA)混洗蛙跳算法(SFLA)烟花算法(FWA)细菌觅食优化(BFO)萤火虫算法(FA)特点 全局寻优每次的解都不同时间较长智能计算包括 进化算法EC如遗传算法。模糊逻辑群智能(SI)算法人工免疫系统(AIS)人工神经网络(ANN)参考 最优化问题及其分类遗传算法《MATLAB神经网络30个案例分析》的13个案例中的GA优化SVM参数 手把手教你实现SVM算法一遗传算法学习笔记一常用的选择策略粒子群算法介绍讲解的很清晰将PSO的算法原理、算法特点以及参数的设置群体智能简介ppt粒子群和人工蚁群优化优化算法分类
