優化的演算法
㈠ 優化演算法是什麼呢
優化演算法是指對演算法的有關性能進行優化，如時間復雜度、空間復雜度、正確性、健壯性。
大數據時代到來，演算法要處理數據的數量級也越來越大以及處理問題的場景千變萬化。為了增強演算法的處理問題的能力，對演算法進行優化是必不可少的。演算法優化一般是對演算法結構和收斂性進行優化。
同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。
遺傳演算法
遺傳演算法也是受自然科學的啟發。這類演算法的運行過程是先隨機生成一組解，稱之為種群。在優化過程中的每一步，演算法會計算整個種群的成本函數，從而得到一個有關題解的排序，在對題解排序之後，一個新的種群----稱之為下一代就被創建出來了。首先，我們將當前種群中位於最頂端的題解加入其所在的新種群中，稱之為精英選拔法。新種群中的餘下部分是由修改最優解後形成的全新解組成。
常用的有兩種修改題解的方法。其中一種稱為變異，其做法是對一個既有解進行微小的、簡單的、隨機的改變；修改題解的另一種方法稱為交叉或配對，這種方法是選取最優解種的兩個解，然後將它們按某種方式進行組合。爾後，這一過程會一直重復進行，直到達到指定的迭代次數，或者連續經過數代後題解都沒有改善時停止。
㈡ 有什麼優化演算法可以求解幾十個變數
%基本粒子群優化演算法（Particle Swarm Optimization）-----------
%名稱：基本粒子群優化演算法（PSO）
%作用：求解優化問題
%說明：是2維變數的求解,程序中做了少量修改，可以准確迭代出結果
%作者：周楠
%時間：2009-12-18-2:00
clear all;
clc;
%橫坐標長度百分比
x_rate=0.02;
%縱坐標長度百分比
y_rate=0.1;
%字體顯示位置橫坐標長度百分比
x1_show=0.5;
x2_show=0.5;
%字體顯示位置縱坐標長度百分比
y1_show=0.2;
y2_show=0.9;
%x1的范圍[a1 b1];
a1=-3.0;
b1=12.1;
%x2的范圍[a2 b2];
%X2[a2,b2]
a2=4.1;
b2=5.8;
c1=2; %學習因子1
c2=2; %學習因子2
%慣性權重
㈢ 最優化理論演算法
本書是陳寶林教授在多年實踐基礎上編著的.書中包括線性規劃單純形方法、對偶理論、靈敏度分析、運輸問題、內點演算法、非線性規劃K?T條件、無約束最優化方法、約束最優化方法、整數規劃和動態規劃等內容.本書含有大量經典的和新近的演算法,有比較系統的理論分析,實用性比較強;定理的證明和演算法的推導主要以數學分析和線性代數為基礎,比較簡單易學.本書可以作為運籌學類課程的教學參考書,也可供應用數學工作者和工程技術人員參考。
㈣ 傳統優化演算法和現代優化演算法包括哪些.區別是什麼
1. 傳統優化演算法一般是針對結構化的問題，有較為明確的問題和條件描述，如線性規劃，二次規劃，整數規劃，混合規劃，帶約束和不帶約束條件等，即有清晰的結構信息；而智能優化演算法一般針對的是較為普適的問題描述，普遍比較缺乏結構信息。
2. 傳統優化演算法不少都屬於凸優化范疇，有唯一明確的全局最優點；而智能優化演算法針對的絕大多數是多極值問題，如何防止陷入局部最優而盡可能找到全局最優是採納智能優化演算法的根本原因：對於單極值問題，傳統演算法大部分時候已足夠好，而智能演算法沒有任何優勢；對多極值問題，智能優化演算法通過其有效設計可以在跳出局部最優和收斂到一個點之間有個較好的平衡，從而實現找到全局最優點，但有的時候局部最優也是可接受的，所以傳統演算法也有很大應用空間和針對特殊結構的改進可能。
3. 傳統優化演算法一般是確定性演算法，有固定的結構和參數，計算復雜度和收斂性可做理論分析；智能優化演算法大多屬於啟發性演算法，能定性分析卻難定量證明，且大多數演算法基於隨機特性，其收斂性一般是概率意義上的，實際性能不可控，往往收斂速度也比較慢，計算復雜度較高。
㈤ 如何理解演算法多樣化和演算法優化之間的關系
1.演算法多樣化是「群體多樣化」
演算法多樣化不是要求每個學生都想出或都掌握兩種或多種演算法。「一個學生也許只想到了一種演算法，許多學生也許就有多種演算法，實施演算法多樣法時，教師不必將每一種演算法都挖掘出來，更不能憑教師自己的想像給學生列舉出千奇百怪、不合邏輯的演算法；教師不要生硬地套出學生的多種演算法；也不要求學生都要掌握多種演算法。」也就是說演算法多樣化是指「群體多樣化」，而不是「個體多樣化」。
2.演算法多樣化與演算法優化
有教師認為演算法優化就是跟著課本走，就是「演算法唯一化」。我們說的演算法優化有兩條標准，一是盡可能地選擇通法、通則，具有一般性，而不是適用於特殊數據的特殊演算法。二是盡可能選擇便於大多數同學接受、理解、掌握的演算法。第二條標准再具體些，又可細化為兩個方面：即算理上容易解釋，容易理解；演算法上簡捷，容易操作，容易掌握。有必要指出，這里的「優化」，不同於數學上的「最優化」，它是相對而言的，但又難以或者說不必精確刻畫的，其結果還常常不是唯一的。
演算法的優化可以是演算法多樣化的一個後繼步驟，演算法只有在優化後多樣化才有意義。新課標提倡演算法的多樣化，允許學生選擇自己喜愛的演算法，使得有些教師誤在課堂教學時，片面追求形式各異的演算法。雖說培養了學生的思維能力和創新精神，但明顯地思維難度太大，導致當堂課的教學內容不能完成。並且一些思維能力欠缺的學生腦筋轉不過來，直被說得雲里霧里，教學效果不夠理想。演算法的多樣化應是學生在探索演算法的過程中自然形成的，而不是生硬地套出多種演算法。在引導學生「群體演算法多樣化」後可以問一句：「你覺得哪種方法比較好？為什麼？」這樣，學生就在不知不覺中學會優化的方法了。
㈥ 求演算法優化
int abc = 0;//考慮全零的話要從零開始
int bcde = 0;
int d = 0;
while (abc < 1000)
{
for (d=0;d<9;d++)
{
if (abc/100*d>10)
{
//abc的最高位和d相乘不能進位，與樓上原理相同
break;
}
bcde = abc*(d*10+abc/100);
if ((bcde/1000 == (abc/10)%10)&&((bcde%1000)/100 == abc%10)&&((bcde%100)/10 == d))
{
printf("%03d*%02d=%04d\n",abc,d*10+abc/100,bcde);
}
}
abc++;
}
㈦ 優化演算法有哪些
你好，優化演算法有很多，關鍵是針對不同的優化問題，例如可行解變數的取值（連續還是離散）、目標函數和約束條件的復雜程度（線性還是非線性）等，應用不同的演算法。
對於連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典演算法，例如梯度、Hessian
矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法等；而對於更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化演算法，例如你所提到的遺傳演算法和蟻群演算法，此外還包括模擬退火、禁忌搜索、粒子群演算法等。
這是我對優化演算法的初步認識，供你參考。有興趣的話，可以看一下維基網路。
㈧ 優化演算法
你好，優化演算法有很多，關鍵是針對不同的優化問題，例如可行解變數的取值（連續還是離散）、目標函數和約束條件的復雜程度（線性還是非線性）等，應用不同的演算法。 對於連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典演算法，例如梯度、Hessian 矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法等；而對於更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化演算法，例如你所提到的遺傳演算法和蟻群演算法，此外還包括模擬退火、禁忌搜索、粒子群演算法等。 這是我對優化演算法的初步認識，供你參考。有興趣的話，可以看一下維基網路。
㈨ 演算法優化的意義
演算法優化的意義：
一般來說，演算法優化是進行網站建設或者是數據模型建設時，常用的一種優化模式。演算法優化的目的和意義在於：提升網站的面向能力、圖片的展現能力、以及提升讀者的便利性。
優化演算法有很多，關鍵是針對不同的優化問題，例如可行解變數的取值（連續還是離散）、目標函數和約束條件的復雜程度（線性還是非線性）等，應用不同的演算法。
對於連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典演算法，如梯度、矩陣、乘數、單純形法、梯度下降法等，而這些也是演算法優化和另貓電商中比較常見的。而對於更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化演算法，如遺傳演算法和蟻群演算法，此外還包括模擬、禁忌搜索、粒子群演算法等。
㈩ 什麼是智能優化演算法
群體智能優化演算法是一類基於概率的隨機搜索進化演算法，各個演算法之間存在結構、研究內容、計算方法等具有較大的相似性。因此，群體智能優化演算法可以建立一個基本的理論框架模式：
Step1：設置參數，初始化種群；
Step2：生成一組解，計算其適應值；
Step3：由個體最有適應著，通過比較得到群體最優適應值；
Step4：判斷終止條件示否滿足？如果滿足，結束迭代；否則，轉向Step2；
各個群體智能演算法之間最大不同在於演算法更新規則上，有基於模擬群居生物運動步長更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據某種演算法機理設置更新規則（如ACO）。
(10)優化的演算法擴展閱讀
優化演算法有很多，經典演算法包括：有線性規劃，動態規劃等；改進型局部搜索演算法包括爬山法，最速下降法等，模擬退火、遺傳演算法以及禁忌搜索稱作指導性搜索法。而神經網路，混沌搜索則屬於系統動態演化方法。
優化思想裡面經常提到鄰域函數，它的作用是指出如何由當前解得到一個（組）新解。其具體實現方式要根據具體問題分析來定。