最佳化演算法

約束條件的加權總和，重新整理成變數們的加權總和。窮舉權重，並讓第一個變數以外的權重是零，得到第一道不等式。

中學數學談過一點點多項式函數的最佳化，比如一元二次多項式函數的最佳化（求拋物線的頂點）。大學微積分課程也談過多項式函數最佳化，比如一階導數等於零。

2015年9月22日 — 最佳化演算法簡單來說就是個搜尋演算法，這類演算法的再做的事情是給定一個問題，定義合法的解集合(或是空間，英文是solution space)，再給一個函數用 ...

2010年9月17日 — 在最佳化問題上，目前常見的隨機型演算法大致可分為兩類，一類屬於單粒子型的演算法，像是『爬山演算法』與『模擬退火法』等，另一類屬於多粒子型的 ...

基因演算法為一個強而有效隨機的最佳化搜尋方法，是最佳化的方法之一，模仿學習大自然生物的遺傳演化及篩選的特性，經由競爭淘汰進而保留生命力較強較適合生存的個體 ...

最佳化指從一組可選擇的方案中，根據一定標準選擇最佳方案的過程，往往要在特定情況下最大化或最小化某一特定函數或變數。一般分為離散最佳化、連續最佳化兩個子領域。

2022年9月20日 — 什麼是基因最佳化演算法？ 所謂最佳化俗話來說就是用最低的成本來達到最高的效率。這和大家所學過的數學函數一樣，設一f(x)等於x的二次方的時候一定會有 ...

由 劉昱德 著作 · 2011 — 萬用啓發式演算法(Metaheuristics)是一種新興的最佳化演算法，這類演算法的概念經常是由觀察自然界所獲得的靈感，例如：人工免疫演算法啓發於當人體中抗體對抗抗原的 ...

群體智能最佳化演算法(swarm intelligence optimization algorithm, SIOP) 是. 近年來逐漸獲得重視的研究領域。本文擬介紹幾種常用的SIOP，包括粒子群最. 佳化演算 ...