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优化算法简介
时间: 2024-07-08浏览次数:
优化算法是指在满足一定条件下,在众多方案中或者参数中最优方案,或者参数值,以使得某个或者多个功能指标达到最优,或使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小值。优化算法分为:进化算法,群智能算法,模拟退火算法,神经网络等。进化算法,分为遗传算法,免疫算法等。遗传算法:使用“适者生存”的原则,对问题最优解的搜索是通过对染色体X的搜索完成的,所有染色体X就构成了问题的搜

优化算法是指在满足一定条件下,在众多方案中或者参数中最优方案,或者参数值,以使得某个或者多个功能指标达到最优,或使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小值。优化算法分为:进化算法,群智能算法,模拟退火算法,神经网络等。


进化算法,分为遗传算法,免疫算法等。

遗传算法:使用“适者生存”的原则,对问题最优解的搜索是通过对染色体X的搜索完成的,所有染色体X就构成了问题的搜索解空间。计算流程为:初始化,计算适应度,没有满足终止条件的话,进行选择,交叉,变异操作,再重新评估适应度。

免疫算法:免疫是集体的一种生理反应,当抗原进入人体,抗原将激励免疫细胞,产生抗体,抗体将抗原消灭,留在人体,同样抗原入侵,抗体就会很快将它消灭。免疫算法将优化问题中待优化问题对应于抗原,可行解对应于抗体,可行解质量对应于免疫细胞与抗原的亲和度。可以应用于非线性最优化,组合优化,控制工程,机器人,故障诊断,图像处理等领域。


群智能算法分为蚁群算法,粒子群算法等。

蚁群算法:蚂蚁在寻找食物的时候,能在其走过路径上释放信息素,随着时间推移,改物质会逐渐挥发,后来蚂蚁选择该路径的概率与当时这条路径上信息素的强度成正比,这条路上信息素越多,后来蚂蚁选择这条路概率也高,从而形成正反馈,通过这种正反馈,蚂蚁可以选择最优路径。蚁群算法适合用于解决旅行商问题,分配问题,车间作业调度问题等。

粒子群算法:一群鸟在区域中随机搜索食物,所有鸟知道自己当前位置离食物多远,那搜索的最简单的策略就是搜索目前离食物最近的鸟的周围,粒子群算法从中得到启示,并解决实际问题,广泛用于函数优化,神经网络训练,模式分类,模糊控制等领域。


模拟退火算法:退火过程由以下三个部分:加温过程,等温过程,冷却过程。将固体加温至充分高,再将其冷却。加温过程中,固体内部粒子随温度升高变成无序;冷却时候,粒子渐渐趋于有序。最后常温时候达到温度最小。优化的目标函数相当于固体内能,优化问题的自变量状态组合相当于固体内能状态空间,问题求解过程就是找一个组合状态,使得内能最小。退火算法,已经应用于生成调度,控制工程,机器学习,神经网络,模式识别,图形处理等。


神经网络是指大量的简单计算单元,构成的非线性系统,模仿人脑神经系统信息处理,存储,检索等信息。大量神经元相互连接而成神经网络,主要分为前馈神经网络,反馈神经网络,自组织网络。主要应用领域有模式识别,故障检测,智能机器人,非线性系统识别和控制,知识处理,认知科学等。



【参考文献】

智能优化算法及其MATLAB实例


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