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无数的搜索和优化技术

论文作者:www.51lunwen.org论文属性:课程作业 Coursework登出时间:2016-01-03编辑:zhaotianyun点击率:3970

论文字数:3980论文编号:org201512282037073007语种:英语论文 English地区:澳门价格:免费论文

关键词:优化设计共通启发式演算法Metaheuristic

摘要:本文主要讲述了共通启发式演算法作为一种优化设计需要各领域多方面的很多搜索。

无数的搜索和优化技术
Myriad search and optimization techniques


第一章

共通启发式演算法为优化设计


1.1 介绍

在世界上,为了优化问题的解决,有无数的搜索和优化技术。在经济学、政治学、心理学、语言学、免疫学、生物学和计算机科学领域的研究人员,需要一个有效的工具来解决优化问题。它是困难的,然而,给现实的系统建模,因为系统的行为是复杂的。一般来说,解决的优化问题有几个优化目标。因此,问题的复杂性随着目标数量的增加而增加,因为目标往往是相互矛盾的。这类复杂的优化问题有许多可行的解决方案。然而,其中只有少数的解决方案是可取的。

为了使用优化技术去使这类复杂优化问题变得没有困难,这项技术应该是健壮的。戈德堡(1989)在他的书中定义鲁棒性为“效率和效能之间的平衡在许多不同的环境所必需的生存。“然后我们可以在构建一种优化技术中,定义两个目的,即有效性和效率。效力意味着优化技术是否可以达到最优。构建优化技术的共同目的是这个效果,也就是说,他们的集合使问题达到最优的效果。其他目的,效率,意味着在约束问题的前提下,该技术是否能找到一个更好的解决方案。这项技术可能由于约束性,没有找到问题的最优解决方案,但重要的是在约束情况下,通过好的算法,搜索到更好的解决方案。从这个角度来看,所有的搜索技术并不健壮,因为一些搜索技术往往由于其局部范围只找到局部最优,取决于衍生品的存在,或需要巨大的计算时间。因此戈德堡(1989)得出结论,“优化的最重要的目标是改善……实现复杂系统的优化是更重要的。”


第一章——CHAPTER 1

共通启发式演算法为优化设计——METAHEURISTICS FOR DESIGN OPTIMIZATION


1.1 介绍——1.1 Introduction


There are myriad search and optimization techniques for optimization problems in the world. Researchers in economics, political science, psychology, linguistics, immunology, biology, and computer science need an efficient tool to tackle their optimization problems. It is difficult, however, to model realistic systems because the behavior of the systems is complex. In general, an optimization problem to be addressed has several objectives to be optimized. Thus, the complexity of the problem increases as the number of objectives increases because the objectives considered are often contradictory to one another. Such complex optimization problems have a lot of feasible solutions. However, only a few solutions among them are desirable.

In order to use an optimization technique for such complex optimization problems without difficulties, the technique should be robust. Goldberg (1989) defined robustness in his book as “the balance between efficiency and efficacy necessary for survival in many different environments.” Then we can define two purposes in constructing an optimization technique as efficacy and efficiency. Efficacy means whether the optimization technique can reach the optimum or not. The common purpose in constructing optimization techniques is this efficacy, that is, their convergence to the optimum of the problem. The other purpose, efficiency, means whether the technique can find a better solution under the constraints the problem has. The technique may not find the optimal solution of the problem due to the constraints, but it is important that better solutions are searched by the algorithm within the constraints. From this point of view, all search techniques are not robust because some search technique tends to find only the local optimum due to its local scope, depends on existence of derivatives, or requires enormous computation time. Therefore Goldberg (1989) concluded that “the most important goal of optimization is improvement. ... Attainment of the optimum is much less important for complex systems.” Thus, robust algorithms which can find better solutions under a lot of constraints are required for optimizing complex systems. The central theme of research on metaheuristics has been robustness. This chapter serves as an introductio论文英语论文网提供整理,提供论文代写英语论文代写代写论文代写英语论文代写留学生论文代写英文论文留学生论文代写相关核心关键词搜索。

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