智能优化方法的产生与发展

最优化的重要意义

当我们研究问题是，往往离不开建立模型，建立模型后就会不断的去优化，以得到更好的过程与结果。建模的目的除了认识学习以外，再者就是为了优化了，而优化也必须建立在建模的基础上。就像车间生产线，当生产线搭建完成后，相当于模型建立完成，日后我们对生产线的研究（哪一段需要改进？哪一段需要淘汰？哪里需要加入进的流程？）就是一个优化的过程，选择最优的方法，才能让生产线提高效率，为社会带来收益。

传统优化方法

产生一个解

传统的优化方法一般从一个初始的可行解开始。对无约束的非线性函数优化问题，初始解一般可以任选；对带约束的非线性规划问题，初始解必须为可行解。

判断结果是否符合预期

这一步需要对计算或优化后的结果进行判断，当此次的运算为最优方法时，停止循环，否则继续寻找最优化方法。

进行反复优化

当最优化的方法或条件不能满足时，就必须进行迭代优化：例如对于线性规划的单纯形法，做转轴变换；对于非线性规划的最速下降法、共轭梯度法、变尺度法等。

传统与优化方法的局限性

单点运算未发挥出计算机全部效率

传统优化方法从一个初始解开始，每次进行迭代只对一个点进行计算，而现代计算机发展速度之快，已经发展出了更高更快的计算性能，传统优化方法的使用无疑是对现代计算机高计算性能的一个浪费。

停止条件不能作用全局

例如梯度为零是传统最优化方法中最优解的必要条件，并非充分必要条件，所以这个条件从理论上看并非是充分的，满足停止条件的解也不能保证就是最优的一个解。当解的可行域为凸集，目标函数为凸函数时，才能保证获得的解是全局最优解，而“双凸”条件很难满足大多数实际问题，因此大大限制了传统优化方法的应用范围。

改进方向缺陷

传统的优化方法需要迭代进行一次，即需要向改进方向移动一次，每一步都需要满足降低目标的数值，那么，这种行为的结果就是算法不会具备“爬山”能力。如果把每次优化的结果比作有限个波峰与波谷，当使用传统优化方法时，很容易找到波谷，然后停止，从函数方面讲，每次找到的极小值不一定都是最小值。

应用范围存在限制

传统的优化方法往往是对可微的目标函数和约束函数进行的，甚至要求更高，例如牛顿法：函数还必须是高阶可微。实际生活中，条件往往是随机的、不可控的，受许多因素影响，所以传统的优化方法的约束在目前的优化应用范围中存在太多限制条件。

当前最优化的新要求

针对传统优化方法的不足，当前得最优化也需要满足这些内容：

针对目标函数、约束函数的限制应宽松
计算效率应比理论最优性能重要
算法随时终止，可以得到当前进程下的一个优化解
对模型中的数据不做过多要求

学习研究智能优化方法

智能优化方法是一门计算科学，学习是应注意以下内容：

重点为应用智能优化算法解决问题
算法可以改进，并有很大创新空间，尤其是使用算法解决某一针对性问题时
算法可以结合，根据需要需求，结合的算法有时也会带来更高的效率
不要盲目刻意追求理论成果
算法性能测算时重点，性能作为衡量算法的一个指标，我们应根据实际情况把控，做到“性价比”
测试例题选择应具有说服力，一般可选：网咯例题=>文献例题=>随机例题=>实际例题=>自选例题
性能测算指标：达优率、速度、计算量

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