Глобальная оптимизация
-
Основы глобальной оптимизации
- Глобальная оптимизация — это поиск оптимального решения в многомерном пространстве.
- Методы оптимизации включают детерминированные, стохастические и метаэвристические подходы.
-
Детерминированные методы
- Методы включают линейное программирование, нелинейное программирование, методы ветвей и границ, методы релаксации и другие.
- Они основаны на точных алгоритмах и могут быть эффективными для определенных типов задач.
-
Стохастические методы
- Методы Монте-Карло и стохастическое туннелирование используются для решения задач с неопределенностью.
- Параллельный отпуск и молекулярная динамика с обменом репликами улучшают качество результатов моделирования.
-
Эвристические и метаэвристические методы
- Включают оптимизацию колонии муравьев, имитацию отжига, поиск по табу и другие.
- Эволюционные алгоритмы и дифференциальная эволюция оптимизируют задачи путем итеративных улучшений.
-
Методы, основанные на методологии поверхностного реагирования
- Включают косвенную оптимизацию IOSO и байесовскую оптимизацию.
-
Сравнение детерминированных и стохастических методов
- Существуют методы, позволяющие сравнивать эффективность детерминированных и стохастических подходов.
-
Дополнительные ресурсы
- Ссылки на книги и статьи по глобальной оптимизации предоставлены для дальнейшего изучения темы.
Полный текст статьи: