爱华网优化技术(OptimizedTechnology)广泛地应用于人类生活和生产的各个方面!优化的结果是效率的提升！
优化不完全等于最优化。最优化方法也称做运筹学方法。
优化设计的英文名是Optimization Design，即从多种方案中选择最佳方案的设计方法。
优化设计以数学中的最优化理论为基础，以计算机为手段，根据设计所追求的性能目标，建立目标函数，在满足给定的各种约束条件下，寻求最优的设计方案。
优化设计的三要素：设计变量（DV）、约束条件（状态变量/SV）、目标函数（OBJ）。
第二次世界大战期间，美国在军事上首先应用了优化技术。1967年，美国的R.L.福克斯…等发表了第一篇机构最优化论文。1970年，C.S.贝特勒…等用几何规划解决了液体动压轴承的优化设计问题后，导致优化设计在机械设计中得到了广泛地应用和发展。随着数学理论和电子计算机技术的进一步发展，优化设计已逐步形成为一门新兴的独立的工程学科，并在生产实践中得到了广泛的应用。
通常，设计方案可以用一组参数来表示，这些参数有些已经给定，有些没有给定。没有给定的需要在设计中优选，被称为设计变量（对设计变量的限制条件则被称为约束条件，这种约束条件一般用数学函数来表达，包括“等式约束”和“不等式约束”两种）。所关心的目标(某一变量)与相关的因素(设计变量)的函数关系被称为需要寻优的目标函数(objectivefunction)。 如何找到一组最合适的设计变量，在允许的范围内，能使所设计的产品结构最合理、性能最好、质量最高、成本最低（即技术经济指标最佳），有市场竞争能力，同时设计的时间又不要太长，这就是优化设计所要解决的问题。
一般来说，优化设计有以下几个步骤：①建立数学模型。②选择最优化算法。③程序设计。④制定目标要求。⑤计算机自动筛选最优设计方案…等。通常采用的最优化算法是逐步逼近法，有线性规划和非线性规划。
MATLAB软件中的OptimizationToolbox（优化工具箱）是优化设计的计算工具。 SolidWorks软件中的DesignStudy（设计算例）是优化设计的CAD/CAE工具。 ANSYS的优化模块从主菜单Main Menu>DesignOpt开始。它提供了两种优化设计方法（或称算法）：零阶（Subproblem）近似方法和一阶方法。还有第三种方法，那就是"用户优化"——允许加入自己的优化算法。
机械优化设计是最优化技术在机械设计领域的移植和应用,其基本思想是根据机械设计的理论,方法和标准规范…等建立一反映工程设计问题和符合数学规划要求的数学模型,然后采用数学规划方法和计算机计算技术自动找出设计问题的最优方案.。
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各种“优化技术”集锦：
1.一维寻优法（一维函数的寻优方法） 1.1 函数单峰区间的确定方法 1.2 黄金分割法(0.618法，适用于单峰函数) 1.3 斐波那契(Fibonacci)法 1.4 二次插值逼近法(抛物线法、多项式逼近法) 1.5割线法（适用于单峰函数） 1.6有理插值法 1.7分批搜索法
2.基于导数的优化方法（无约束解析法，根据搜索方向的取法不同以进行分类） 2.1 梯度法与最速下降法 2.2 牛顿法(切线法)与阻尼牛顿法 3.3 变尺度法与DFP法 4.4共轭方向法与共轭梯度法
3.非导数优化方法（无约束直接法） 3.1 坐标轮换法 3.2 鲍威尔(Powell)法(方向加速法) 3.3单形替换法(简单图形法) 3.4 遗传算法 3.5 模拟退火算法 3.6 随机搜索法
4.有约束转化寻优法（有约束转化为无约束之后再寻优的方法，即：非线性规划问题的线性化解法，可归属于一般的非线性规划法） 4.1 拉格朗日(Lagrange)乘子法 4.2 制约函数法（无约束最小化方法，简称：SUMT法。含"外点罚函数法"和"内点罚函数法"两种） 4.3可行方向法（佐坦迪克法、弗兰克－沃尔夫法、投影梯度法和简约梯度法皆属于此类算法） 4.4近似型算法
5.有约直接搜索寻优法 5.1 复合图形法 5.2 网络法与分层网络法
6.线性规划优化法（目标函数和约束条件均为线性函数） 6.1 单纯形法 6.2 匈牙利法
7.非线性规划优化法（含：凸规划、二次规划、几何规划，归属于“运筹学”的一个重要分支） 7.1信赖域法 7.2稀疏拟牛顿法 7.3并行计算法 7.4内点法 7.5有限存储法
8.多目标优化法 8.1评价函数法（主要目标法、统一目标法即综合目标法、线性加权和法即线性组合法、理想点法、平方和加权法、分目标乘除法、极大极小法、几何平均法） 8.2分层序列法与宽容序列法 8.3最小偏差法
9.离散变量优化法（约束为非线性离散变量的优化方法） 9.1以连续变量优化方法为基础的方法，如：圆整法，拟离散法；离散型罚函数法 9.2离散变量的随机型优化方法，如：离散变量随机试验法；随机离散搜索法 9.3离散变量搜索优化方法，如：启发式组合优化方法、整数梯度法、离散复合型法 9.4其它：非线性隐枚举法；离散型网格与离散型小交网格法，离散变量的组合型法
作为《运筹学》分支之一的博弈论是“优化技术”在经济领域中的延伸，它考虑游戏中的个体的预测行为和实际行为，并研究它们的优化策略。
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最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。 最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。 实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防…等各个领域，发挥着越来越重要的作用。
七类最优化方法：
1.微分学中求极值 2. 无约束最优化问题 3. 常用微分公式 4. 凸集与凸函数 5. 等式约束最优化问题 6. 不等式约束最优化问题 7. 变分学中求极值
发展简史：
公元前500年,古希腊在讨论建筑美学中就已发现了长方形长与宽的最佳比例为1.618,称为黄金分割比。其倒数至今在优选法中仍得到广泛应用。在微积分出现以前，已有许多学者开始研究用数学方法解决最优化问题。例如阿基米德证明：给定周长，圆所包围的面积为最大。这就是欧洲古代城堡几乎都建成圆形的原因。 但是最优化方法真正形成为科学方法则在17世纪以后。 17世纪，I.牛顿和G.W.莱布尼茨在他们所创建的微积分中，提出求解具有多个自变量的实值函数的最大值和最小值的方法。以后又进一步讨论具有未知函数的函数极值，从而形成变分法。这一时期的最优化方法可以称为古典最优化方法。第二次世界大战前后，由于军事上的需要和科学技术和生产的迅速发展，许多实际的最优化问题已经无法用古典方法来解决，这就促进了近代最优化方法的产生。 近代最优化方法的形成和发展过程中最重要的事件有： 以苏联Л.В.康托罗维奇和美国G.B.丹齐克为代表的线性规划； 以美国库恩和塔克尔为代表的非线性规划；以美国R.贝尔曼为代表的动态规划； 以苏联Л.С.庞特里亚金为代表的极大值原理…等。 这些方法后来都形成体系，成为近代很活跃的学科，对促进运筹学、管理科学、控制论和系统工程…等学科的发展起了重要作用。
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试验设计（DesignOf Experiment，即：DOE），也称为实验设计。它属于优化设计的范畴，在六西格玛质量管理中被广泛地应用（Minitab和JMP是用于现代质量管理的统计分析软件，全球六西格玛实施的共同语言。当然，使用Excel也能进行简单的统计分析工作）。
试验设计是以概率论和数理统计为理论基础，经济地、科学地安排试验的一项技术。
试验设计是根据研究目的，主动加以干预措施，观察、总结试验结果，回答研究假设提出的问题。试验设计必须遵循随机、对照、均衡三原则。常用试验设计方法有：完全随机设计、随机区组设计、裂区设计、拉丁方设计、正交设计、正交回归组合设计、方差分析及均匀设计…等。
试验设计自20世纪20年代问世至今，其发展大致经历了三个阶段：早期的单因素和多因素方差分析、传统的正交试验法（Taguchi试验法，即：田口法）和近代的调优设计法（析因法、夏宁法）。 从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计方法以来，试验设计方法已经得到广泛的发展，统计学家们发现了很多非常有效的试验设计技术。
20世纪50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化，在方法解说方面深入浅出地为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。 正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表，挑选试验条件，安排试验计划和进行试验，并通过较少次数的试验，找出较好的生产条件，即最优或较优的试验方案。 田口方法（Taguchi法）是一种低成本、高效益的质量工程方法，它强调产品质量的提高不是通过检验，而是通过设计。其基本思想是把产品的稳健性设计到产品和制造过程中，通过控制源头质量来抵御大量的下游生产或顾客使用中的噪声或不可控因素的干扰，这些因素包括环境湿度、材料老化、制造误差、零件间的波动等等。田口方法不仅提倡充分利用廉价的元件来设计和制造出高品质的产品，而且使用先进的试验技术来降低设计试验费用，这也正是田口方法对传统思想的革命性改变．为企业增加效益指出了一个新方向。 正交试验设计主要用于调查复杂系统（产品、过程）的某些特性或多个因素对系统（产品、过程）某些特性的影响，识别系统中更有影响的因素、其影响的大小，以及因素间可能存在的相互关系，以促进产品的设计开发和过程的优化、控制或改进现有的产品（或系统）。
析因法又称析因试验设计、析因试验、夏宁法…等。它是研究变动着的两个或多个因素效应的有效方法。许多试验要求考察两个或多个变动因素的效应。例如，若干因素：对产品质量的效应；对某种机器的效应；对某种材料的性能的效应；对某一过程燃烧消耗的效应等等。将所研究的因素按全部因素的所有水平（位级）的一切组合逐次进行试验，称为析因试验，或称完全析因试验，简称析因法。 析因法主要用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安装服务，通过较少次数的试验，找到优质、高产、低耗的因素组合，达到改进的目的。 夏宁（DorianShainin）DOE与经典DOE相比较，具有DOE工具方法简便、计算简单的特点；用夏宁法，不需要实验条件、不需要计算机、甚至不需要计算器，在不中断制造过程的前提下，通过收集、分析过程数据，查找根本原因。
