怎样保证网站的安全,凡科网站怎么做建站,海南营销型网站建设,做音乐网站首页要求本章概要 本章介绍了优化问题的基本概念#xff0c;以及常见的优化算法#xff08;随机搜索#xff0c;爬山#xff0c;模拟退火#xff0c;遗传算法#xff09;。读完本章后#xff0c;感觉茅塞顿开#xff0c;之前一直认为遗传算法高深莫测#xff0c;原来这些算法都…本章概要 本章介绍了优化问题的基本概念以及常见的优化算法随机搜索爬山模拟退火遗传算法。读完本章后感觉茅塞顿开之前一直认为遗传算法高深莫测原来这些算法都是根据生物物理的启发而来的顿时亲切了许多。   什么是优化Optimization 一个问题的解有一系列组合在这些组合中找出最优的解的过程就是优化。最笨的方法枚举出所有可能的结果找出最优的解。但是往往可能性太多计算机根本上无法枚举出所有的解决方案。   成本函数Cost Function 最优的解决方案在成本函数中得到最大或最小值。成本函数是指导优化继续进行的根本。   优化算法 随机搜索计算一组随机的组合方案在这个方案中找到最优秀解比较盲目有可能最优解并不在这个随机的解决方案中。爬山个人理解就是贪心算法找到相比于当前解决方案而言最优的相邻方案如此往复直到找不到更优的方案为止。显著的问题就是只能找到局部最优解无法找到全局最优解。改进算法是当找到一个最优解后随机开始另一组探寻多尝试几次。这样虽然可以找到全局最优解但是不能保证每次都可以。模拟退火Simulated Annealling:此方法受物理中锻造合金的启发首先将合金加热到一个高的温度然后慢慢冷却在冷却过程中可以找到low energy configuration。算法大体思想与爬山有点类似首先随机选取一个相邻的解决方案如果更优那么选取否则不拒绝也不选取会通过一个概率计算到底是拒绝还是选取开始时此概率会比较大温度比较高但是每一次选举后温度会降低选择较差方案的概率会降低。当温度降到一定程度过程结束。这个方法可以使得优化在开始时允许出现非最优解这样可以加大找到全局最优解的机会。遗传算法Genetic Algorithm:遗传算法受到生物遗传的启发主要思路是首先随机组合第一代解决方案根据目标函数的结果排序取出最优的一部分作为第二代称之为精英其他的全部淘汰掉是不是很残忍然后在在精英中通过突变或者杂交的方式创建出第其他的方案称之为第二代然后对第二待排序任然取出精英如此往复直到精英基本不变或者代数到达一定上限时结束。  优化算法的不足 上面提到的优化算法依赖一个事实最优解通常与次优解较近但是如果较远如下图所示 全局最优点在比较靠右的地方但是由于最优点的两边是一些不好的点所以根据上面的优化算法找到全局最游解的概率不高。如果解空间无规律那么可能随机搜索会比其他优化方案更好。