最优化方法课件
第七章 现代优化算法简介 在实际应用中经常遇到一些复杂优化问题，而往往需要求解它的全局最 优解。由于许多问题具有多个局部最优解，目标函数是不可微的，甚至 是无法用数学问题表达的，传统的非线性算法受到限制。 20世纪80年代以来，研究学者通过模仿某些自然现象和过程，发展出了 一些新的优化算法，比如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群 模拟退火算法、遗传算法、 蚁群算法、 模拟退火算法 算法、禁忌算法、人工神经网络 算法、禁忌算法、人工神经网络… 这些新型算法为解决复杂优化问题提供了新的思路和手段。用于多目标 优化、动态环境下优化、大规模超大规模优化、不确定环境下优化等。 遗传算法是其中应用最为广泛的一种算法。 遗传算法是其中应用最为广泛的一种算法
济南大学控制科学与工程学院
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