智能算法原理与应用课件

智能优化算法L优化模型2优化算法3智能优化算法智能优化算法11.优化模型)优化模型的数学描述将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数u=f(r)x=(,x,,x3,,)在约束条件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,其中设计变量(决策变量)f(r)目标函数x∈可行域1.优化模型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“受约束于”之意min(ormax)a=f(x)x∈3(二)优化模型的分类1.根据是否存在约束条件有约束问题和无约束问题。2根据设计变量的性质静态问题和动态问题。3根据目标函数和约束条件表达式的性质线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等(二)优化模型的分类4(1)韭线性规划目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数mina=f(x)x∈gs.t.h1(x)=0,i=1,2,…,mg(x)≤0(g;(x)≥0)=1,2,…,p(1)韭线性规划5智能算法原理与应用课件6(3)二次规划问题目标函数为二次函数,约束条件为线性约束minu=f(x)=∑cx+∑bnxa1x;≤b;,i=1,2,,nstx:≥0.i=1.2(3)二次规划问题74.根据设计变量的允许值整数规划(0-1规划)和实数规划5.根据变量具有确定值还是随机值确定规划和随机规划。4.根据设计变量的允许值8可行解基本空间图1优化问的可行解与可行解集合的关系图可行解92优化算法求最优解或近似最优解的方法主要有三种枚举法、启发式算法和搜索算法(1枚举法:枚举出可行解集合内的所有可行解,以求出精确最优解对于连续函数,该方法要求先对其进行离散化处理,这样就有可能产生离散误差而永远达不到最优解。另外,当枚举空间比较大时,该方法的求解效率比较低,有时其他甚至在目前先进的计算工具上都无法求解。(2)启发式算法:子求一种能产生可行解的启发式规则,以找到一个最优解或近似最优解。该方法的求解效率虽然比较高,但对每一个需要求解的问题都必须找出其特有的启发式规则,这个启发式规则无通用性,不能适合于其他闩题(3)搜索算法:子求一种搜索算法,该算法在可行解集合的一个子集内进行搜索操作,以我到问题的最优解或近似最优解,该方法虽器不了一定能够得到问题的最优解,但若当地利用一些后发知识,就可在近似解的质号和求解效率上达到一种较好的平街2优化算法10智能算法原理与应用课件11智能算法原理与应用课件12智能算法原理与应用课件13智能算法原理与应用课件14智能算法原理与应用课件15智能算法原理与应用课件16智能算法原理与应用课件17智能算法原理与应用课件18智能算法原理与应用课件19智能算法原理与应用课件20智能算法原理与应用课件21智能算法原理与应用课件22智能算法原理与应用课件23智能算法原理与应用课件24智能算法原理与应用课件25智能算法原理与应用课件26智能算法原理与应用课件27智能算法原理与应用课件28智能算法原理与应用课件29智能算法原理与应用课件30智能算法原理与应用课件31智能算法原理与应用课件32智能算法原理与应用课件33智能算法原理与应用课件34智能算法原理与应用课件35智能算法原理与应用课件36智能算法原理与应用课件37智能算法原理与应用课件38智能算法原理与应用课件39智能算法原理与应用课件40智能算法原理与应用课件41智能算法原理与应用课件42智能算法原理与应用课件43智能算法原理与应用课件44智能算法原理与应用课件45智能算法原理与应用课件46智能算法原理与应用课件47智能算法原理与应用课件48智能算法原理与应用课件49智能算法原理与应用课件50智能算法原理与应用课件51智能算法原理与应用课件52智能算法原理与应用课件53智能算法原理与应用课件54智能算法原理与应用课件55智能算法原理与应用课件56智能算法原理与应用课件57智能算法原理与应用课件58智能算法原理与应用课件59智能算法原理与应用课件60智能算法原理与应用课件61智能算法原理与应用课件62智能算法原理与应用课件63智能算法原理与应用课件64智能算法原理与应用课件65智能算法原理与应用课件66智能算法原理与应用课件67智能算法原理与应用课件68智能算法原理与应用课件69智能算法原理与应用课件70智能算法原理与应用课件71智能算法原理与应用课件72智能算法原理与应用课件73智能优化算法L优化模型2优化算法3智能优化算法智能优化算法741.优化模型)优化模型的数学描述将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数u=f(r)x=(,x,,x3,,)在约束条件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,其中设计变量(决策变量)f(r)目标函数x∈可行域1.优化模型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“受约束于”之意min(ormax)a=f(x)x∈76(二)优化模型的分类1.根据是否存在约束条件有约束问题和无约束问题。2根据设计变量的性质静态问题和动态问题。3根据目标函数和约束条件表达式的性质线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等(二)优化模型的分类77(1)韭线性规划目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数mina=f(x)x∈gs.t.h1(x)=0,i=1,2,…,mg(x)≤0(g;(x)≥0)=1,2,…,p(1)韭线性规划78智能算法原理与应用课件79(3)二次规划问题目标函数为二次函数,约束条件为线性约束minu=f(x)=∑cx+∑bnxa1x;≤b;,i=1,2,,nstx:≥0.i=1.2(3)二次规划问题804.根据设计变量的允许值整数规划(0-1规划)和实数规划5.根据变量具有确定值还是随机值确定规划和随机规划。4.根据设计变量的允许值81可行解基本空间图1优化问的可行解与可行解集合的关系图可行解822优化算法求最优解或近似最优解的方法主要有三种枚举法、启发式算法和搜索算法(1枚举法:枚举出可行解集合内的所有可行解,以求出精确最优解对于连续函数,该方法要求先对其进行离散化处理,这样就有可能产生离散误差而永远达不到最优解。另外,当枚举空间比较大时,该方法的求解效率比较低,有时其他甚至在目前先进的计算工具上都无法求解。(2)启发式算法:子求一种能产生可行解的启发式规则,以找到一个最优解或近似最优解。该方法的求解效率虽然比较高,但对每一个需要求解的问题都必须找出其特有的启发式规则,这个启发式规则无通用性,不能适合于其他闩题(3)搜索算法:子求一种搜索算法,该算法在可行解集合的一个子集内进行搜索操作,以我到问题的最优解或近似最优解,该方法虽器不了一定能够得到问题的最优解,但若当地利用一些后发知识,就可在近似解的质号和求解效率上达到一种较好的平街2优化算法83智能算法原理与应用课件84智能算法原理与应用课件85智能算法原理与应用课件86智能算法原理与应用课件87智能算法原理与应用课件88智能算法原理与应用课件89智能算法原理与应用课件90智能算法原理与应用课件91智能算法原理与应用课件92智能算法原理与应用课件93智能算法原理与应用课件94智能算法原理与应用课件95智能算法原理与应用课件96智能算法原理与应用课件97智能算法原理与应用课件98智能算法原理与应用课件99智能算法原理与应用课件100智能算法原理与应用课件101智能算法原理与应用课件102智能算法原理与应用课件103智能算法原理与应用课件104智能算法原理与应用课件105智能算法原理与应用课件106智能算法原理与应用课件107智能算法原理与应用课件108智能算法原理与应用课件109智能算法原理与应用课件110智能算法原理与应用课件111智能算法原理与应用课件112智能算法原理与应用课件113智能算法原理与应用课件114智能算法原理与应用课件115智能算法原理与应用课件116智能算法原理与应用课件117智能算法原理与应用课件118智能算法原理与应用课件119智能算法原理与应用课件120智能算法原理与应用课件121智能算法原理与应用课件122智能算法原理与应用课件123智能算法原理与应用课件124智能算法原理与应用课件125智能算法原理与应用课件126智能算法原理与应用课件127智能算法原理与应用课件128智能算法原理与应用课件129智能算法原理与应用课件130智能算法原理与应用课件131智能算法原理与应用课件132智能算法原理与应用课件13