全局优化问题与约束优化问题的区别

小编 367

全局优化问题与约束优化问题的区别在于:全局优化通常指局限在一个函数内的涉及多个基本块的优化;而约束优化问题是在一系列约束条件下,寻找一组参数值,使某个或某一组函数的目标值达到优异。

1.全局优化问题概述

全局优化通常指局限在一个函数内的涉及多个基本块的优化。全局优异化问题广泛见于经济模型,金融,网络交通,数据库,集成电路设计,图象处理,化学工程设计及控制,分子生物学,环境工程学等等。因为存在多个不同于全局优异解的局部优异解,而传统的非线性规划方法都只能求其局部优异解,所以不能顺利地应用于求解全局优异化问题。在过去的几十年里,由于全局优异化在许多领域的重要应用,其理论和方法已经得到了很大的发展,这些方法主要包括确定性方法和随机方法。

2.约束优化问题概述

约束优化(Constrained Optimization),即约束优化问题,是优化问题的分支。它是在一系列约束条件下,寻找一组参数值,使某个或某一组函数的目标值达到优异。其中约束条件既可以是等式约束也可以是不等式约束。寻找这一组参数值的关键可是:满足约束条件和目标值要达到优异。求解约束问题的方法,可分为传统方法和进化算法。

延伸阅读

局部优异与全局优异思维模型是什么

所谓局部优异与全局优异思维模型,就是将局部优异与全局优异思维应用到解决问题上,成为一种思考工具。在数学上,有两个概念:一个是局部优异解,一个是全局优异解。所谓局部优异,指的是对于一个问题的解在一定范围或区域内优异,或者说解决问题或达成目标的手段在一定范围或限制内优异;而所谓全局优异,指的是针对一定条件/环境下的一个问题/目标,若一项决策和所有解决该问题的决策相比是优异的。

在局部优异与全局优异思维模型中,需要注意三点:

一是,局部优异不一定是全局优异,全局优异一定是局部优异;

二是,当外界环境有太多不确定性的时候,很难寻找全局优异解的时候或者全局优异解是否存在时,不妨根据当前环境及所具备的条件,在一定范围内寻找优异解,也就是局部优异解——毕竟,完成好过完美。

三是,学习掌握自然、社会发展规律,行业发展趋势等,正所谓顺势而为,借势而上,不断的修正局部优异解,让局部优异解越来越接近全局优异解。

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