全局优化算法
1 全局优化算法
主要内容概论遗传算法
2 主要内容 ⚫概论 ⚫遗传算法
概论--全局优化问题最优化问题的一般形式为min f(x)(1.1)xeQs.t.如果存在x* 使得Vx E2, f(x") ≤ f(x)称x*为优化问题（1.1）的全局最优解f*=f(x*）称为全局最优值；寻找全局最优解的优化问题称为全局优化问题3
3 概论-全局优化问题 ⚫ 最优化问题的一般形式为 x f x s.t. min ( ) 如果存在 * x , ( ) ( ) * x f x f x * x ( ) * * f = f x 使得 称 为优化问题（1.1）的全局最优解. 称为全局最优值； 寻找全局最优解的优化问题称为全局优化问题。 （1.1）
概论-----全局优化问题特别地，如果决策变量是一定区间内的连续变量，则最优化问题（1.1）称为函数优min f(x)化问题；s.t.xe Q如果决策变量是离散状态，司时可行域是由有限个点组成的集合，则最优化问题（1.1）称为组合优化问题
4 概论-全局优化问题 ⚫ 特别地，如果决策变量是一 定区间内的连续变量，则最 优化问题（1.1）称为函数优 化问题； ⚫ 如果决策变量是离散状态， 同时可行域是由有限个点组 成的集合，则最优化问题 （1.1）称为组合优化问题。 x f x s.t. min ( )
组合优化问题组合优化问题常常写为minf(x)s.t. g(x) ≥ 0xED其中D为有限点组成的集合组合优化问题往往涉及排序、分类、筛选等问题，它是运筹学的一个重要分支。5
5 组合优化问题 ⚫ 组合优化问题常常写为 s.t. ( ) 0 min ( ) g x f x x D 其中D为有限点组成的集合 组合优化问题往往涉及排序、分类、筛选等 问题，它是运筹学的一个重要分支