关于智能优化的笔记

智能优化

• 在matlab中进行优化
• 优化
  • 即达到最佳状态→达到最大值/最小值
    • 把实际问题抽象为一个函数→求解最大值/最小值
    • 在实际问题中诸多可调整参数抽象为优化变量
    • 建立一个模型，通过寻找某组值使得目标函数达到最大值/最小值
    • 过程即为优化算法
  • 当得到的目标函数简单时，可通过解析找到最大值/最小值
  • 当得到的目标函数复杂时，通过数学方法找到局部最优解
  • 当优化参数之间存在关系时，需附加约束条件

例：青蛙跳远
青蛙的腿，结构等是优化变量
调整青蛙能跳的最远是目标函数
使得青蛙跳的最远的参数就是最优解
求得最优解过程需要的工具就是求解器

优化流程：想要对某个实例进行优化，首先建立起目标函数，其次获取优化变量（附加约束条件），最终求得最大值/最小值。若优化算法最后只能求得最大值/最小值，则需要对其进行变换得到想要的优化效果。

曲线拟合（求最小值）

即拟合曲线上的点和被拟合的点坐标差值尽可能小
例：线性拟合中求f(x)=kx+b里面的k,b
找到能使g(x)=Σ|f(xi)-yi|求得最小值的k,b值

通过多项式可以尽可能拟合

使用matlab进行优化操作

打开matlab中任务，选择优化，选择模式（基于问题/基于解决），选择目标、约束、求解器（算法）、问题数据等
运行节，等待算法运算，输出优化结果