算法优化

㈠ 算法实现函数优化是什么意思

比如给一个函数 f(x1,x2)=x1^2+x2^2，求这个函数最小数值。。。

数学上，我们一般都是求偏导，然后一堆的，但是算法上，我们只要使用梯度下降，几次迭代就可以解决问题。。。

㈡ 优化算法

优化算法分为经典和人工智能，现在常用的是人工智能，而人工智能又分为遗传，模拟退火等，无论哪种搜索方法都需要建模型，都能解决你的问题

㈢ 传统优化算法和现代优化算法包括哪些.区别是什么

1. 传统优化算法一般是针对结构化的问题，有较为明确的问题和条件描述，如线性规划，二次规划，整数规划，混合规划，带约束和不带约束条件等，即有清晰的结构信息；而智能优化算法一般针对的是较为普适的问题描述，普遍比较缺乏结构信息。

2. 传统优化算法不少都属于凸优化范畴，有唯一明确的全局最优点；而智能优化算法针对的绝大多数是多极值问题，如何防止陷入局部最优而尽可能找到全局最优是采纳智能优化算法的根本原因：对于单极值问题，传统算法大部分时候已足够好，而智能算法没有任何优势；对多极值问题，智能优化算法通过其有效设计可以在跳出局部最优和收敛到一个点之间有个较好的平衡，从而实现找到全局最优点，但有的时候局部最优也是可接受的，所以传统算法也有很大应用空间和针对特殊结构的改进可能。

3. 传统优化算法一般是确定性算法，有固定的结构和参数，计算复杂度和收敛性可做理论分析；智能优化算法大多属于启发性算法，能定性分析却难定量证明，且大多数算法基于随机特性，其收敛性一般是概率意义上的，实际性能不可控，往往收敛速度也比较慢，计算复杂度较高。

㈣ 阅读以下程序，尝试阐述如何对该算法进行优化。（无需写出代码，文字说明即可）如果可以说明详细

可以将三个for循环合并成一个，取最大的n作为循环边界值，内部用if判断来控制三个result的循环次数

㈤ 如何理解算法多样化和算法优化之间的关系

1.算法多样化是“群体多样化”
算法多样化不是要求每个学生都想出或都掌握两种或多种算法。“一个学生也许只想到了一种算法，许多学生也许就有多种算法，实施算法多样法时，教师不必将每一种算法都挖掘出来，更不能凭教师自己的想象给学生列举出千奇百怪、不合逻辑的算法；教师不要生硬地套出学生的多种算法；也不要求学生都要掌握多种算法。”也就是说算法多样化是指“群体多样化”，而不是“个体多样化”。
2.算法多样化与算法优化
有教师认为算法优化就是跟着课本走，就是“算法唯一化”。我们说的算法优化有两条标准，一是尽可能地选择通法、通则，具有一般性，而不是适用于特殊数据的特殊算法。二是尽可能选择便于大多数同学接受、理解、掌握的算法。第二条标准再具体些，又可细化为两个方面：即算理上容易解释，容易理解；算法上简捷，容易操作，容易掌握。有必要指出，这里的“优化”，不同于数学上的“最优化”，它是相对而言的，但又难以或者说不必精确刻画的，其结果还常常不是唯一的。
算法的优化可以是算法多样化的一个后继步骤，算法只有在优化后多样化才有意义。新课标提倡算法的多样化，允许学生选择自己喜爱的算法，使得有些教师误在课堂教学时，片面追求形式各异的算法。虽说培养了学生的思维能力和创新精神，但明显地思维难度太大，导致当堂课的教学内容不能完成。并且一些思维能力欠缺的学生脑筋转不过来，直被说得云里雾里，教学效果不够理想。算法的多样化应是学生在探索算法的过程中自然形成的，而不是生硬地套出多种算法。在引导学生“群体算法多样化”后可以问一句：“你觉得哪种方法比较好？为什么？”这样，学生就在不知不觉中学会优化的方法了。

㈥ 算法优化有哪些主要方法和作用

优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。
对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，如梯度、Hessian
矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等。
而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法，如遗传算法和蚁群算法，此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。

㈦ c++算法优化

101 *101 * 2 = 20402 会不会这个数组消耗内存过大啊？

㈧ 优化算法是什么

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。一般，我们会把智能算法与最优化算法进行比较，相比之下，智能算法速度快，应用性强。

群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。

各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

(8)算法优化扩展阅读：

优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。 对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，例如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等；而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法。

㈨ 什么是智能优化算法

群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此，群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式：

Step1：设置参数，初始化种群；

Step2：生成一组解，计算其适应值；

Step3：由个体最有适应着，通过比较得到群体最优适应值；

Step4：判断终止条件示否满足？如果满足，结束迭代；否则，转向Step2；

各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动步长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

(9)算法优化扩展阅读

优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。

优化思想里面经常提到邻域函数，它的作用是指出如何由当前解得到一个（组）新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。

㈩ 优化算法有哪些

你好，优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。

对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，例如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等；而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法，例如你所提到的遗传算法和蚁群算法，此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。

这是我对优化算法的初步认识，供你参考。有兴趣的话，可以看一下维基网络。