多目標優化方法

原創 ninekwll0791 2020-06-21 06:27

參考 https://blog.csdn.net/wzl1997/article/details/79120323

1、 首先是模型的理解，然後是方法的求解思路，最後是工具的應用。

2、求解方法有以下幾種：將多目標化成單目標；非劣解

3、工具箱的應用。matlab，gurobi等

發表評論
所有評論
還沒有人評論，想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章

聊聊EM算法~

      EM算法(Expection Maximuzation)的中文名稱叫做期望最大化，我的理解EM算法就是一種引入隱含變量的座標向上法，它與其他優化方法的目的相同，就是求解一個數學模型的最優參數，不同之處在於EM算法交互迭代的對象

迷雾forest 2020-06-20 15:33:56

線性規劃的標準型與規範型 (Standard and Canonical Forms)

線性規劃的標準型與規範型 (Standard and Canonical Forms) Form Minimization Problem Maximization Problem Standard mins.t.∑j

jiongjiongai 2020-07-04 12:36:08

多面集的表示定理的必要性的證明

多面集的表示定理的必要性的證明 前面的內容見 多面集的表示定理 4.2 必要性 4.2.1 有界情況下 若 SS 有界，由於有界集沒有方向，因此只要證明： ∀X∈S,∀X∈S, XX 可以被表示成 X1,⋯,XkX1,⋯,X

jiongjiongai 2020-07-04 12:36:07

最優化技術——線性規劃

最優化技術——線性規劃 線性規劃基本概念 線性規劃問題就是在一組線性約束條件下，求解目標函數最優解的問題 標準形式 線性規劃問題的標準形式： 目標函數求最大值 所有約束條件均由等式表示 每個約束條件右端常數常爲非負值 所有決策變

我是赛赛 2020-06-30 15:02:13

04 ，凸集 ： 任意線段 ( 閉合 n 維空間平面圖形 )

1 ，凸集 ： 定義 ： 理解 ： 閉合平面圖形 2 ，凸集 ： 例子 哪個是凸集 ： 解 ： 1 是，另外兩個不是，因爲有的店無法連成線段

孙砚秋 2020-06-30 12:02:29

03 ，空間直線，仿射集，n 階的空間直線，n 爲空間無限擴展圖形 ：

1 ，三維座標系中的直線 ： ( 座標軸 ：y，x1，x2 ) 如圖 ： 2 ，仿射集 ： 任意直線 ( 無限平面 ) 定義 ： 理解 ： 1 ，如果任意的兩個點在集合中，並且經過這兩個點的直線也在集合中 2 ，就稱這個

孙砚秋 2020-06-30 12:02:27

01 ，最優化，分類 ：

1 ，最優化 ： 簡介 屬於 ： 應用數學 作用 ： 1 ，在一定條件下 2 ，找到最合適的方法 2 ，基本形式 ： 數學定義 在一定條件下，求目標函數的最優值 3 ，最優化，分類 ： 按照約束條件 ： 有約束，無約束 根

孙砚秋 2020-06-30 12:02:27

最優化基礎(4):如果目標函數有多個應該怎麼辦？FORMULATION OF MULTI-OBJECTIVE AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION PROBLEM

Table of ContentsINTRODUCTION EXAMPLEPARETO OPTIMAL SOLUTIONKarush-Kuhn-Tucker ConditionsPROBLEM TRANSFORMATION STR

肥鼠路易 2020-06-30 08:29:11

最優化基礎(1)：單目標優化問題求解基礎(Formulation of single objective optimization problem)

CH1:Formulation of single objective optimization problem 1. Motivations The aim of the first class is to understand

肥鼠路易 2020-06-30 08:29:00

面試總結——優化

1、梯度下降的優缺點；主要問最優化方面的知識，梯度下降法的原理以及各個變種（批量梯度下降，隨機梯度下降法， mini 梯度下降法），以及這幾個方法會不會有局部最優問題，牛頓法原理和適用場景，有什麼缺點，如何改進（擬牛頓法）  

起个独特的名字吧 2020-06-24 21:36:25

機器學習相關優化算法

目錄 0.梯度下降法深入理解 一.優化器算法簡述  1.Batch Gradient Descent （BGD） 2.Stochastic Gradient Descent (SGD) 3.Mini-Batch Gradient Desc

起个独特的名字吧 2020-06-24 21:36:25

最優化第二講——一維搜索法（斐波那契法和java實現）

先看一下斐波那契數列 這個很容易理解，就是當前的值等於前兩個值的和 斐波那契法的遞歸結構如下 步驟一：我們首先要知道需要精確到的區間長度，例如要在[1, 10]之間搜索極小值點，希望精確到0.5之間，那麼也就是我最後要求得

厚hou 2020-06-24 20:06:41

matlab的網站

1、matlab的網站，記錄一下： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/ 可以下載其他人的代碼，學習學習 https://yarpiz.com 比較好的組織

ninekwll0791 2020-06-21 07:19:05

CVX

1、 突然發現的，因此做個記錄。 2、中文參考 https://blog.csdn.net/duoduo1030/article/details/53582370?utm_source=itdadao&utm_medium=ref

ninekwll0791 2020-06-21 06:27:21

最優化工具收集

1、由於已經用了一些工具，但是沒有總結，包括其他人的總結。 2、參考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40579450 （【學界】運籌學數學規劃|離散優化求解器大搜羅）我覺的這篇文章講解的還是比較全的

ninekwll0791 2020-06-21 06:27:21