Метод наказания
-
Основы штрафных методов
- Штрафные методы решают задачи оптимизации с ограничениями через серию задач без ограничений.
- Штрафная функция добавляется к целевой функции, чтобы приблизить решения к ограничениям.
- Штрафной коэффициент увеличивается на каждой итерации, что приводит к сходимости решений.
-
Теоретические аспекты
- Существуют глобальные и локальные оптимизаторы для штрафной задачи.
- Теоремы гарантируют сходимость решений к решению исходной задачи при определенных условиях.
-
Практическое применение
- Алгоритмы сжатия изображений используют штрафные методы для выбора оптимальных методов сжатия.
- Штрафные методы позволяют использовать любой метод оптимизации для решения задач без ограничений.
-
Недостатки и альтернативы
- Увеличение штрафного коэффициента может привести к некорректности задачи и медленной сходимости.
- Барьерные методы более эффективны, чем штрафные методы, и ограничивают итерации допустимой областью.
- Методы дополненного Лагранжа обеспечивают высокоточные решения без необходимости увеличения штрафного коэффициента.
-
Рекомендации и литература
- В статье приведены ссылки на руководства и научные работы, связанные с штрафными методами и эволюционными вычислениями.
Полный текст статьи: