粒子群優(yōu)化算法預備知識(編輯修改稿)
2025-06-17 19:24 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 最優(yōu)解的一個初始估計點（稱為初始點） 然后按照某一迭代規(guī)則得到一個點列 ，使得當該點列是有窮點列時，其最后一個點是最優(yōu)化問題 的最優(yōu)解；當該點列是無窮點列時， 有極限點，且其極限點是該最優(yōu)化問題的最優(yōu)解。如何得到迭代點列呢？即在得到點 后，如何確定點 。我們這樣考慮：因為 是一個向量，而向量由其方向和長度來確定，即 ，其中 是向量（稱為搜索方向），是正實數(shù)，稱為步長。當它們確定后，由 可確定 ，這樣就可以得到一個點列 ，從而確定一個算法。 )(xf *x)(minR xnx f?0x ?? *)(f)(xf)0(x? ?)(kx)(minR xnx f? ? ?)(kx)(kx )1( ?kx)()1( kk xx ??)()()1( kkkk sxx ???? )(ks k?)(kx )1(?kx? ?)(kx優(yōu)化問題的分類 ? 根據(jù)最優(yōu)化問題是否有約束條件，可分為約束最優(yōu)化問題和無約束最優(yōu)化問題。 ? 若目標函數(shù)和約束條件中出現(xiàn)的函數(shù)均為線性函數(shù)，稱該最優(yōu)化問題為線性規(guī)劃（ Linear Programming）問題，否則稱為非線性規(guī)劃（ Nonlinear Programming）問題 ,即目標函數(shù)和約束條件中出現(xiàn)的函數(shù)至少有一個不是線性函數(shù)，稱該最優(yōu)化問題為非線性規(guī)劃問題。 優(yōu)化問題的分類 ? 若目標函數(shù)為二次函數(shù)，而約束條件為線性函數(shù)，稱該最優(yōu)化問題為二次規(guī)劃（ Quadratic Programming）問題，顯然二次規(guī)劃是最簡單的一種非線性規(guī)劃問題。 ? 若優(yōu)化變量只能取整數(shù)值時，稱
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