Isight优化算法之一——概述 第1章 算法概述 作业

ISIGHT中存在大量的优化算法,每种优化算法根据不同的分类,可以解决不同类型的问题。今天我们来看看ISIGHT都提供了哪些优化算法,主要包括:AMGA、ASA、DownhillSimplex、Evol、Hooke-Jeeves、LSGRG、MISQP、MMFD、MOST、Multi-IslandGA、Multi-ObjectiveParticleSwarm、NCGA、NLPQL、NSGA-II、Pointer、StressRatio等,今天先总体简单介绍一下,后续我会对每种优化算法一一进行详细介绍,敬请期待。

ISIGHT中的优化技术分为三类:

1.数值型优化技术(NumericalOptimizationTechniques)

2.探索型优化技术(ExploratoryTechniques)

3.专家系统技术(ExperSystemTechniques)

下面对这些优化技术中的优化方法一一进行介绍。

数值型优化技术

数值型优化技术通常假定参数空间是单峰的、凸的和连续的,ISIGHT中使用了如下的数值型优化技术如下,而数值型优化技术又分为直接法和罚函数法:

(1)直接法,在搜索过程中直接处理约束。

ADS(AutomatedDesignSynthesis)-basedTechniques

修正可行方向法(ModifiedMethodofFeasibleDirections)

Isight优化算法之一——概述 第1章 算法概述 作业

连续线性规划(SequentialLinearProgramming)

广义既约梯度法(GeneralizedReducedGradient-LSGRG2)

可行方向法-CONMIN(MethodofFeasibleDirections-CONMIN)

混合整型优化-MOST(MixedIntegerOptimization-MOST)

连续二次规划法-DONLP(SequentialQuadraticProgramming-DONLP)

连续二次规划法-NLPQL(SequentialQuadraticProgramming-NLPQL)

逐次逼近法(SuccessiveApproximationMethod)

(2)罚函数法,给目标函数增加惩罚项,将约束问题转换成无约束问题。

ADS(AutomatedDesignSynthesis)-basedTechniques

外点罚函数法(ExteriorPenalty)

Hooke-Jeeves直接搜索法(Hooke-JeevesDirectSearchMethod)

探索型优化技术

探索型优化技术避免了集中在局部区域的搜索,这些技术遍历整个参数空间搜索全局最优设计点。ISIGHT中的这种技术包括:

遗传算法(GeneticAlgorithm)

批处理遗传算法(GeneticAlgorithmwithBulkEvaluation)

模拟退火算法(SimulatedAnnealing)

专家系统技术

专家系统技术使优化沿着用户定义的方向进行改变,改变哪一项?怎么改变?什么时候改变?这些都有用户自己定义。

ISIGHT中这样的技术为指导启发式搜索方法(DirectedHeuristicSearch-DHS)。如果用户知道输入怎样影响输出结果的话,可以试试这种方法,效率很高。

至此,ISIGHT中的优化算法概述就基本介绍到这,敬请期待优化算法详述……

  

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