智能算法原理與應(yīng)用課件

智能優(yōu)化算法L優(yōu)化模型2優(yōu)化算法3智能優(yōu)化算法智能優(yōu)化算法11.優(yōu)化模型)優(yōu)化模型的數(shù)學(xué)描述將一個(gè)優(yōu)化問題用數(shù)學(xué)式子來描述,即求函數(shù)u=f(r)x=(,x,,x3,,)在約束條件h2(x)=0,i=1,2,,m和8(x)s0(8(x)≥0).i=12下的最大值或最小值,其中設(shè)計(jì)變量(決策變量)f(r)目標(biāo)函數(shù)x∈可行域1.優(yōu)化模型2min(ormax)a=f(x)x∈S.t.h2(x)=0,i=1,2,,m81(x)≤0(8(x)≥0),i=1,2…,pS.1.subjectto“受約束于”之意min(ormax)a=f(x)x∈3(二)優(yōu)化模型的分類1.根據(jù)是否存在約束條件有約束問題和無約束問題。2根據(jù)設(shè)計(jì)變量的性質(zhì)靜態(tài)問題和動(dòng)態(tài)問題。3根據(jù)目標(biāo)函數(shù)和約束條件表達(dá)式的性質(zhì)線性規(guī)劃,非線性規(guī)劃,二次規(guī)劃,多目標(biāo)規(guī)劃等(二)優(yōu)化模型的分類4(1)韭線性規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)和約束條件中,至少有一個(gè)非線性函數(shù)mina=f(x)x∈gs.t.h1(x)=0,i=1,2,…,mg(x)≤0(g;(x)≥0)=1,2,…,p(1)韭線性規(guī)劃5智能算法原理與應(yīng)用課件6(3)二次規(guī)劃問題目標(biāo)函數(shù)為二次函數(shù),約束條件為線性約束minu=f(x)=∑cx+∑bnxa1x;≤b;,i=1,2,,nstx:≥0.i=1.2(3)二次規(guī)劃問題74.根據(jù)設(shè)計(jì)變量的允許值整數(shù)規(guī)劃(0-1規(guī)劃)和實(shí)數(shù)規(guī)劃5.根據(jù)變量具有確定值還是隨機(jī)值確定規(guī)劃和隨機(jī)規(guī)劃。4.根據(jù)設(shè)計(jì)變量的允許值8可行解基本空間圖1優(yōu)化問的可行解與可行解集合的關(guān)系圖可行解92優(yōu)化算法求最優(yōu)解或近似最優(yōu)解的方法主要有三種枚舉法、啟發(fā)式算法和搜索算法(1枚舉法:枚舉出可行解集合內(nèi)的所有可行解,以求出精確最優(yōu)解對(duì)于連續(xù)函數(shù),該方法要求先對(duì)其進(jìn)行離散化處理,這樣就有可能產(chǎn)生離散誤差而永遠(yuǎn)達(dá)不到最優(yōu)解。另外,當(dāng)枚舉空間比較大時(shí),該方法的求解效率比較低,有時(shí)其他甚至在目前先進(jìn)的計(jì)算工具上都無法求解。(2)啟發(fā)式算法:子求一種能產(chǎn)生可行解的啟發(fā)式規(guī)則,以找到一個(gè)最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。該方法的求解效率雖然比較高,但對(duì)每一個(gè)需要求解的問題都必須找出其特有的啟發(fā)式規(guī)則,這個(gè)啟發(fā)式規(guī)則無通用性,不能適合于其他閂題(3)搜索算法:子求一種搜索算法,該算法在可行解集合的一個(gè)子集內(nèi)進(jìn)行搜索操作,以我到問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解,該方法雖器不了一定能夠得到問題的最優(yōu)解,但若當(dāng)?shù)乩靡恍┖蟀l(fā)知識(shí),就可在近似解的質(zhì)號(hào)和求解效率上達(dá)到一種較好的平街2優(yōu)化算法10智能算法原理與應(yīng)用課件11智能算法原理與應(yīng)用課件12智能算法原理與應(yīng)用課件13智能算法原理與應(yīng)用課件14智能算法原理與應(yīng)用課件15智能算法原理與應(yīng)用課件16智能算法原理與應(yīng)用課件17智能算法原理與應(yīng)用課件18智能算法原理與應(yīng)用課件19智能算法原理與應(yīng)用課件20智能算法原理與應(yīng)用課件21智能算法原理與應(yīng)用課件22智能算法原理與應(yīng)用課件23智能算法原理與應(yīng)用課件24智能算法原理與應(yīng)用課件25智能算法原理與應(yīng)用課件26智能算法原理與應(yīng)用課件27智能算法原理與應(yīng)用課件28智能算法原理與應(yīng)用課件29智能算法原理與應(yīng)用課件30智能算法原理與應(yīng)用課件31智能算法原理與應(yīng)用課件32智能算法原理與應(yīng)用課件33智能算法原理與應(yīng)用課件34智能算法原理與應(yīng)用課件35智能算法原理與應(yīng)用課件36智能算法原理與應(yīng)用課件37智能算法原理與應(yīng)用課件38智能算法原理與應(yīng)用課件39智能算法原理與應(yīng)用課件40智能算法原理與應(yīng)用課件41智能算法原理與應(yīng)用課件42智能算法原理與應(yīng)用課件43智能算法原理與應(yīng)用課件44智能算法原理與應(yīng)用課件45智能算法原理與應(yīng)用課件46智能算法原理與應(yīng)用課件47智能算法原理與應(yīng)用課件48智能算法原理與應(yīng)用課件49智能算法原理與應(yīng)用課件50智能算法原理與應(yīng)用課件51智能算法原理與應(yīng)用課件52智能算法原理與應(yīng)用課件53智能算法原理與應(yīng)用課件54智能算法原理與應(yīng)用課件55智能算法原理與應(yīng)用課件56智能算法原理與應(yīng)用課件57智能算法原理與應(yīng)用課件58智能算法原理與應(yīng)用課件59智能算法原理與應(yīng)用課件60智能算法原理與應(yīng)用課件61智能算法原理與應(yīng)用課件62智能算法原理與應(yīng)用課件63智能算法原理與應(yīng)用課件64智能算法原理與應(yīng)用課件65智能算法原理與應(yīng)用課件66智能算法原理與應(yīng)用課件67智能算法原理與應(yīng)用課件68智能算法原理與應(yīng)用課件69智能算法原理與應(yīng)用課件70智能算法原理與應(yīng)用課件71智能算法原理與應(yīng)用課件72智能算法原理與應(yīng)用課件73智能優(yōu)化算法L優(yōu)化模型2優(yōu)化算法3智能優(yōu)化算法智能優(yōu)化算法741.優(yōu)化模型)優(yōu)化模型的數(shù)學(xué)描述將一個(gè)優(yōu)化問題用數(shù)學(xué)式子來描述,即求函數(shù)u=f(r)x=(,x,,x3,,)在約束條件h2(x)=0,i=1,2,,m和8(x)s0(8(x)≥0).i=12下的最大值或最小值,其中設(shè)計(jì)變量(決策變量)f(r)目標(biāo)函數(shù)x∈可行域1.優(yōu)化模型75min(ormax)a=f(x)x∈S.t.h2(x)=0,i=1,2,,m81(x)≤0(8(x)≥0),i=1,2…,pS.1.subjectto“受約束于”之意min(ormax)a=f(x)x∈76(二)優(yōu)化模型的分類1.根據(jù)是否存在約束條件有約束問題和無約束問題。2根據(jù)設(shè)計(jì)變量的性質(zhì)靜態(tài)問題和動(dòng)態(tài)問題。3根據(jù)目標(biāo)函數(shù)和約束條件表達(dá)式的性質(zhì)線性規(guī)劃,非線性規(guī)劃,二次規(guī)劃,多目標(biāo)規(guī)劃等(二)優(yōu)化模型的分類77(1)韭線性規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)和約束條件中,至少有一個(gè)非線性函數(shù)mina=f(x)x∈gs.t.h1(x)=0,i=1,2,…,mg(x)≤0(g;(x)≥0)=1,2,…,p(1)韭線性規(guī)劃78智能算法原理與應(yīng)用課件79(3)二次規(guī)劃問題目標(biāo)函數(shù)為二次函數(shù),約束條件為線性約束minu=f(x)=∑cx+∑bnxa1x;≤b;,i=1,2,,nstx:≥0.i=1.2(3)二次規(guī)劃問題804.根據(jù)設(shè)計(jì)變量的允許值整數(shù)規(guī)劃(0-1規(guī)劃)和實(shí)數(shù)規(guī)劃5.根據(jù)變量具有確定值還是隨機(jī)值確定規(guī)劃和隨機(jī)規(guī)劃。4.根據(jù)設(shè)計(jì)變量的允許值81可行解基本空間圖1優(yōu)化問的可行解與可行解集合的關(guān)系圖可行解822優(yōu)化算法求最優(yōu)解或近似最優(yōu)解的方法主要有三種枚舉法、啟發(fā)式算法和搜索算法(1枚舉法:枚舉出可行解集合內(nèi)的所有可行解,以求出精確最優(yōu)解對(duì)于連續(xù)函數(shù),該方法要求先對(duì)其進(jìn)行離散化處理,這樣就有可能產(chǎn)生離散誤差而永遠(yuǎn)達(dá)不到最優(yōu)解。另外,當(dāng)枚舉空間比較大時(shí),該方法的求解效率比較低,有時(shí)其他甚至在目前先進(jìn)的計(jì)算工具上都無法求解。(2)啟發(fā)式算法:子求一種能產(chǎn)生可行解的啟發(fā)式規(guī)則,以找到一個(gè)最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。該方法的求解效率雖然比較高,但對(duì)每一個(gè)需要求解的問題都必須找出其特有的啟發(fā)式規(guī)則,這個(gè)啟發(fā)式規(guī)則無通用性,不能適合于其他閂題(3)搜索算法:子求一種搜索算法,該算法在可行解集合的一個(gè)子集內(nèi)進(jìn)行搜索操作,以我到問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解,該方法雖器不了一定能夠得到問題的最優(yōu)解,但若當(dāng)?shù)乩靡恍┖蟀l(fā)知識(shí),就可在近似解的質(zhì)號(hào)和求解效率上達(dá)到一種較好的平街2優(yōu)化算法83智能算法原理與應(yīng)用課件84智能算法原理與應(yīng)用課件85智能算法原理與應(yīng)用課件86智能算法原理與應(yīng)用課件87智能算法原理與應(yīng)用課件88智能算法原理與應(yīng)用課件89智能算法原理與應(yīng)用課件90智能算法原理與應(yīng)用課件91智能算法原理與應(yīng)用課件92智能算法原理與應(yīng)用課件93智能算法原理與應(yīng)用課件94智能算法原理與應(yīng)用課件95智能算法原理與應(yīng)用課件96智能算法原理與應(yīng)用課件97智能算法原理與應(yīng)用課件98智能算法原理與應(yīng)用課件99智能算法原理與應(yīng)用課件100智能算法原理與應(yīng)用課件101智能算法原理與應(yīng)用課件102智能算法原理與應(yīng)用課件103智能算法原理與應(yīng)用課件104智能算法原理與應(yīng)用課件105智能算法原理與應(yīng)用課件106智能算法原理與應(yīng)用課件107智能算法原理與應(yīng)用課件108智能算法原理與應(yīng)用課件109智能算法原理與應(yīng)用課件110智能算法原理與應(yīng)用課件111智能算法原理與應(yīng)用課件112智能算法原理與應(yīng)用課件113智能算法原理與應(yīng)用課件114智能算法原理與應(yīng)用課件115智能算法原理與應(yīng)用課件116智能算法原理與應(yīng)用課件117智能算法原理與應(yīng)用課件118智能算法原理與應(yīng)用課件119智能算法原理與應(yīng)用課件120智能算法原理與應(yīng)用課件121智能算法原理與應(yīng)用課件122智能算法原理與應(yīng)用課件123智能算法原理與應(yīng)用課件124智能算法原理與應(yīng)用課件125智能算法原理與應(yīng)用課件126智能算法原理與應(yīng)用課件127智能算法原理與應(yīng)用課件128智能算法原理與應(yīng)用課件129智能算法原理與應(yīng)用課件130智能算法原理與應(yīng)用課件131智能算法原理與應(yīng)用課件132智能算法原理與應(yīng)用課件13