优化方法基础系列-优化问题分类
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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。
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。
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