Descripción general de los efectos de optimización
Descripción general de las funciones de optimización
Hay una gran cantidad de algoritmos de optimización en ISIGHT. Cada algoritmo de optimización puede resolver diferentes tipos de problemas según diferentes clasificaciones. Hoy echaremos un vistazo a los algoritmos de optimización proporcionados por ISIGHT, que incluyen principalmente: AMGA, ASA, DownhillSimplex, Evol, Hooke-Jeeves, LSGRG, MISQP, MMFD, MOST, Multi-Island GA, Multi-Objective Particle Swarm, NCGA, NLPQL, NSGA-II, puntero, relación de estrés, etc. Hoy los presentaré brevemente en general. En el futuro, presentaré cada algoritmo de optimización en detalle uno por uno, así que estad atentos.
Las tecnologías de optimización en ISIGHT se dividen en tres categorías:
1 Técnicas de optimización numérica
2. Técnicas de optimización exploratoria)
3. Técnicas de sistemas expertos (Técnicas de sistemas expertos)
Los métodos de optimización en estas tecnologías de optimización se presentarán uno por uno a continuación.
Tecnología de optimización numérica
La tecnología de optimización numérica generalmente asume que el espacio de parámetros es unimodal, convexo y continuo. La siguiente tecnología de optimización numérica utilizada en ISIGHT es la siguiente, y la tecnología de optimización numérica es. dividido en método directo y método de función de penalización:
(1) Método directo, que maneja directamente las restricciones durante el proceso de búsqueda.
Técnicas basadas en ADS (Síntesis de diseño automatizado)
Método modificado de direcciones factibles
Programación lineal secuencial
Gradiente reducido generalizado-LSGRG2 )
Método de direcciones factibles-CONMIN (Método de direcciones factibles-CONMIN)
Optimización de enteros mixtos- MOST (Optimización de enteros mixtos-MOST)
Programación cuadrática secuencial -DONLP (Programación Cuadrática Secuencial-DONLP)
Programación Cuadrática Secuencial-NLPQL (Programación Cuadrática Secuencial-NLPQL)
Método de Aproximación Sucesiva
(2) Función de penalización El método agrega un término de penalización a la función objetivo y convierte el problema restringido en un problema no restringido.
Técnicas basadas en ADS (Automated Design Synthesis)
Penalización exterior
Método de búsqueda directa de Hooke-Jeeves (Método de búsqueda)
Optimización exploratoria tecnología
La tecnología de optimización exploratoria evita la búsqueda concentrada en áreas locales. Estas tecnologías atraviesan todo el espacio de parámetros para buscar el punto de diseño óptimo global.
Esta tecnología en ISIGHT incluye:
Algoritmo Genético
Algoritmo Genético por Lotes (Algoritmo Genético con Evaluación Masiva)
Algoritmo de Recocido Simulado (Simulated Annealing)
Tecnología de sistema experto
La tecnología de sistema experto cambia la optimización en la dirección definida por el usuario. ¿Cuál debería cambiarse? ¿Cómo cambiar? ¿Cuándo cambiará? Estos están definidos por el usuario.
Esta tecnología en ISIGHT es la búsqueda heurística dirigida-DHS. Si el usuario sabe cómo la entrada afecta la salida, puede probar este método, que es muy eficiente.
En este punto, se presenta básicamente la descripción general del algoritmo de optimización en ISIGHT. Estén atentos para la descripción detallada del algoritmo de optimización...