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,為約束函數(shù),。滿?最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中的所有約束條件就稱為可?點(diǎn)(FeasiblePoint),所有可?點(diǎn)的全體稱為可?域(Feasible表?。在?個(gè)可?點(diǎn)的邊界;如果有,就稱不等式約束在點(diǎn),如果沒(méi)有?個(gè)不等式約束是有效的,就稱是可?域的內(nèi)點(diǎn),不滿?,如果存在?個(gè)鄰域成?,則稱為最優(yōu)化問(wèn)題的局部最優(yōu)解,其中,如果存在?個(gè)鄰域和和為等式約束,和考慮不等式約束,則稱為最優(yōu)化問(wèn)題的全局最優(yōu)解(或總體最優(yōu)解);如果可?點(diǎn)是?個(gè)?的正數(shù);對(duì)于可使得則是局部極?解,其中為連續(xù)函數(shù),通常還要求連續(xù)可微。稱為決策變量,為不等式約束,并記等式約束的指標(biāo)集為分別是英?單詞minimize(極?化)和subjectto(受約束)的縮寫(xiě)。,如果有滿?成?,則稱為最優(yōu)化問(wèn)題的嚴(yán)格局部最優(yōu)解。如下圖所是嚴(yán)格局部極?解,?為?標(biāo)函,就稱不等式約束是?嚴(yán)格局部極?解。(注:在點(diǎn)附近有?段線考慮不等式約束是
最優(yōu)化問(wèn)題簡(jiǎn)介,為約束函數(shù),。滿?最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中的所有約束條件就稱為可?點(diǎn)(FeasiblePoint),所有可?點(diǎn)的全體稱為可?域(Feasible表?。在?個(gè)可?點(diǎn)的邊界;如果有,就稱不等式約束在點(diǎn),如果沒(méi)有?個(gè)不等式約束是有效的,就稱是可?域的內(nèi)點(diǎn),不滿?,如果存在?個(gè)鄰域成?,則稱為最優(yōu)化問(wèn)題的局部最優(yōu)解,其中,如果存在?個(gè)鄰域和和為等式約束,和考慮不等式約束,則稱為最優(yōu)化問(wèn)題的全局最優(yōu)解(或總體最優(yōu)解);如果可?點(diǎn)是?個(gè)?的正數(shù);對(duì)于可使得則是局部極?解,其中為連續(xù)函數(shù),通常還要求連續(xù)可微。稱為決策變量,為不等式約束,并記等式約束的指標(biāo)集為分別是英?單詞minimize(極?化)和subjectto(受約束)的縮寫(xiě)。,如果有滿?成?,則稱為最優(yōu)化問(wèn)題的嚴(yán)格局部最優(yōu)解。如下圖所是嚴(yán)格局部極?解,?為?標(biāo)函,就稱不等式約束是?嚴(yán)格局部極?解。(注:在點(diǎn)附近有?段線考慮不等式約束是
題?:最優(yōu)化問(wèn)題簡(jiǎn)介
?年多學(xué)習(xí)以來(lái),?論是前?學(xué)習(xí)壓縮感知,還是這半年學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí),?直離不開(kāi)最優(yōu)化,?如壓縮感知的基追蹤類重構(gòu)算法,核?問(wèn)題就是?個(gè)優(yōu)化問(wèn)題,?機(jī)器學(xué)習(xí)中的很多算法也需要最優(yōu)化的知識(shí),?如?持向量機(jī)算法。看來(lái)必須得把最優(yōu)化的基本內(nèi)容學(xué)習(xí)?下了,不求理解的有多么深,?少要知道怎么?。其實(shí)前?已經(jīng)寫(xiě)過(guò)?篇與最優(yōu)化相關(guān)的內(nèi)容了,就是《》這篇。
從本篇起,開(kāi)始學(xué)習(xí)?些有關(guān)最優(yōu)化的基礎(chǔ)知識(shí),重點(diǎn)是了解概念和如何應(yīng)?。本篇是參考?獻(xiàn)第1.1節(jié)的?個(gè)摘編或總結(jié),主要是把?些概念集中起來(lái),可以隨時(shí)查閱。
1、?般形式
最優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型的?般形式為(以下稱為最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型):
其中數(shù),,不等式約束的指標(biāo)集為
2、概念
如果點(diǎn)Region),?有效約束或起作?約束(activeconstraint),并稱可?點(diǎn)位于約束是?效約束或不起作?約束(inactiveconstraint);對(duì)于?個(gè)可?點(diǎn)是內(nèi)點(diǎn)的可?點(diǎn)就是可?域的邊界點(diǎn)。顯然在邊界點(diǎn)?少有?個(gè)不等式約束是有效約束,當(dāng)存在等式約束時(shí),任何可?點(diǎn)都要滿?等式約束,因此不可能是等式約束的內(nèi)點(diǎn)。如果?個(gè)可?點(diǎn),則稱為最優(yōu)化問(wèn)題的嚴(yán)格全局最優(yōu)解(或嚴(yán)格總體最優(yōu)解);對(duì)于可?點(diǎn)
使得?點(diǎn)?,點(diǎn)是嚴(yán)格全部極?解,是?平的)
?般常見(jiàn)的最優(yōu)化?法只適?于確定最優(yōu)化問(wèn)題的局部最優(yōu)解,有關(guān)確定全局最優(yōu)解的最優(yōu)化?法屬于最優(yōu)化問(wèn)題的另?個(gè)領(lǐng)域——全局最優(yōu)化。然?,如果最優(yōu)化問(wèn)題的?標(biāo)函數(shù)是凸的,?可?域是凸集,則問(wèn)題的任何最優(yōu)解(不?定唯?)必是全局最優(yōu)解,這樣的最優(yōu)化問(wèn)題?稱為凸規(guī)劃。進(jìn)?步,對(duì)于凸集上的嚴(yán)格凸函數(shù)的極?化問(wèn)題,存在唯?的全局最優(yōu)解。
3、分類
1)約束最優(yōu)化問(wèn)題
只要在問(wèn)題中存在任何約束條件,就稱為約束最優(yōu)化問(wèn)題。
只有等式約束時(shí),稱為等式約束最優(yōu)化問(wèn)題,數(shù)學(xué)模型為:
只有不等式約束時(shí),稱為不等式約束最優(yōu)化問(wèn)題,數(shù)學(xué)模型為:
。矩陣向量形式為,為半正定矩陣,則稱此規(guī)劃為凸?次規(guī)劃,否則為?凸規(guī)劃。對(duì)于?凸規(guī)
既有等式約束,?有不等式約束,則稱為混合約束優(yōu)化問(wèn)題(或?般約束優(yōu)化問(wèn)題);。矩陣向量形式為,為半正定矩陣,則稱此規(guī)劃為凸?次規(guī)劃,否則為?凸規(guī)劃。對(duì)于?凸規(guī)
把簡(jiǎn)單界約束優(yōu)化問(wèn)題稱為盒式約束優(yōu)化問(wèn)題(或有界約束優(yōu)化問(wèn)題),數(shù)學(xué)模型為:
2)?約束最優(yōu)化問(wèn)題
如果問(wèn)題中?任何約束條件,則稱為?約束最優(yōu)化問(wèn)題,數(shù)學(xué)模型為:
3)連續(xù)與離散最優(yōu)化問(wèn)題
決策變量的取值是連續(xù)的,稱為連續(xù)最優(yōu)化問(wèn)題;
決策變量的取值是離散的,稱為離散最優(yōu)化問(wèn)題,?稱為組合最優(yōu)化問(wèn)題。如整數(shù)規(guī)劃、資源配置、郵路問(wèn)題、?產(chǎn)安排等問(wèn)題都是離散最優(yōu)化問(wèn)題的典型例?,求解難度?連續(xù)最優(yōu)化問(wèn)題更?。
4)光滑與?光滑最優(yōu)化問(wèn)題
如果最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中的所有函數(shù)都連續(xù)可微,則稱為光滑最優(yōu)化問(wèn)題;
只要有?個(gè)函數(shù)?光滑,則相應(yīng)的優(yōu)化問(wèn)題就是?光滑最優(yōu)化問(wèn)題。
5)線性規(guī)劃問(wèn)題
對(duì)于連續(xù)光滑最優(yōu)化問(wèn)題,如果最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中的所有函數(shù)都是決策變量的線性函數(shù),則稱為線性規(guī)劃問(wèn)題。線性規(guī)劃問(wèn)題的?般形式為:
其中
其中
,
6)?次規(guī)劃問(wèn)題
對(duì)于連續(xù)光滑最優(yōu)化問(wèn)題,如果最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中的?標(biāo)函數(shù)是決策變量的?次函數(shù),?所有約束都是決策變量的線性函數(shù),則稱為?次規(guī)劃問(wèn)題。?次規(guī)劃問(wèn)題的?般形式為:
其中,為純量,為階對(duì)稱矩陣。如果劃,由于存在?較多的駐點(diǎn),求解?較困難。
7)?線性最優(yōu)化問(wèn)題
只要最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中的函數(shù)有?個(gè)關(guān)于決策變量是?線性的,則稱為?線性最優(yōu)化問(wèn)題。
?線性最優(yōu)化問(wèn)題是最?般的最優(yōu)化問(wèn)題,?線性規(guī)劃和?次規(guī)劃問(wèn)題卻是相當(dāng)重要的特殊的最優(yōu)化問(wèn)題,因?yàn)樵趯?shí)際中形成的許多最優(yōu)化問(wèn)題都是線性規(guī)劃問(wèn)題或?次規(guī)劃
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