第一章-----Introduction'
1.1 一些歌概念:
x: design or decision variables 设计或决策变量
f(x) :Objective function or simple cost function目标函数
Rn:space spanned by the decision variables 决策变量的范围空间
hi()/gi(): constraints 约束条件
等式可以通过不等式表示出来
1.2 search for optimality
寻找最优就像是挖宝藏一样,现在假使有两找那个情况(1)你是一个瞎子,这个时候你就只能通过随机一步步的去寻找------pure random search
(2)告诉你宝藏的具体位置,就在最高的山峰-----这个时候就会出现策略的选择问题,你是选取什么样子的路线,使得最快的到达。
原文:
算法的分类:确定算法,非确定算法,混合的算法(确定和不确定都有0)
混合算法使用随机避免陷入局部最优
metaheuristics 特点:
(1)在随机以及局部搜索中取折中
(2)最近的说明就是包含有随机以及局部搜索的非确定性算法
(3)通常都有比较好的全局最优性
元启发式的两个阶段:
全局勘探以及局部探索或开发--------这两个过程是同时进行的,是在满足一定的条件的时候进行不同的强调