提升方法的实践体系 (提升方法的实例有哪些)
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提升方法的实践体系
(一)一维提升方法。
关键有以下三类:1)基于盲人探路思维的试探法。
以步长加倍战略将极值点确定在距离以后点单步步长之内,再以步长减半战略,使以后点凑近于极值点。
关键有确定极值点所在区间的进退法(运行推论1)、一维盲人探路法(在进退法基础上参与一个模块)、一阶导数符号法(运行推论2)等。
2)区间削去法。
比拟区间内两点的指标函数值或计算一点的导数符号,依据单峰假定将极值点所在区间削短。
关键有对称等比例、对称变比例区间宰割法、平分法、切线交点法、自顺应二分法等。
3)拟合函数寻点法。
关键是二次拟合函数法(抛物线法)、三角拟合函数法、二次拟合函数定点法、一次性拟合导函数法等。
(二)多维无解放提升方法。
关键有:1)负梯度方向法及基于盲人探路思维的折线负梯度方向法。
2)多维二阶近似式方向法及其近似算法。
3)坐标系拟平均变换法,也称为坐标变换法,包含部分坐标系的树立。
4)取得共轭方向的方法,关键有定义法、几何法、待定系数法、两次同方向寻优取得法、延续两次沿负梯度方向寻优取得法(四寻法、六寻法、三寻法)等。
5)共轭方向轮换法,关键有几何法、待定系数法、正交向量组法等,包含方向组的概念。
6)寻优方向的数值算法成功,基于二次函数假定的数值偏导数、方导游数计算式,结构二阶偏导数矩阵法、大步长探测等算法实例。
7)拟合函数法,关键有多维二次拟合函数法和线性拟合梯度法。
8)不求偏导数的方向组轮换法,关键有坐标方向轮换法、自顺应坐标降低法、经典Powell基本算法和改良算法、结构共轭方向法等。
9)无界多面体变形法,也称为单形交流法或单纯形法,与多维有解放复合形法的寻优思维相反。
(三)多维有解放提升方法。
关键有:1)可行域内直接求解法,关键包含网格法、有界多面体变形法(复合形法)、随机方向法等。
2)优选可用方向法,寻优到解放边界之后,寻优最好的方向继续寻优,是船到桥头人造直的正确思绪。
3)半步法,没有寻优到解放边界的时刻驳回无解放提升方法,寻到之前进半步从新选用新的寻优方向,是未雨抽聊的钻研思绪。
4)化简法,关键有基于二阶近似式结构寻优方向法、基于一阶近似式线性化法。
5)结构无解放提升疑问序列法,驳回加权组合的方式将指标函数和解放函数转化为无解放提升疑问,权依照肯定法令变动,从而结构出一系列的无解放提升方法,关键有围墙法(内点处罚函数法,须加固围墙)和土堆法(外点处罚函数法)。
(四)线性提升方法。
关于指标函数和解放函数均为设计变量线性函数的提升疑问,其解放边界和指标函数等值线均为直线,可行点的汇合导致一个凸集,且为凸多面体。
假设存在最好处,则必为该凸集的某个顶点。
寻觅最好处就是在该凸多面体上确定最优的顶点。
关键方法为单纯形法,在可行域多面体的某一个顶点登程,逐渐滑向更好的顶点,最终取得最好处。
(五)多指标提升方法。
关键有以下几类:1)穷举类方法。
直接求出一切分指标函数的最好处,而后在各个指标之间启动协调,使其相互间作出适当“退让”,以便取得全体最优方案,选用较好的设计点。
或许列出一切方案,驳回专家评议、指导摇头等方式确定最优方案。
2)直接重构单指标函数法。
直接由各分指标函数结构一个新的指标函数,从而将多指标的提升疑问转化为单指标的。
如关键指标法、线性加权组非法、取最大分指标函数值法、分指标乘除法、分层序列法等,其中线性加权组非法最具备适用性。
3)直接重构单指标函数法。
将原分指标函数适当处置后结构一个新的指标函数。
如现实点法、功率系数法(几何平均法)、协调曲线法等。
(六)团圆变量提升方法。
关键有三类:1)按延续变量处置法。
取得最好处后,再圆整。
团圆变量依次确定,原提升疑问依次降维。
2)随机法。
依据实践状况随机确定一些设计点,而后从当选取最好处。
或许在初始点周围以随机方式寻觅多个设计点,取其最优者作为以后点继续寻优。
3)穷举法。
如分支定界法、网格法。
(七)基于其余实践的提升方法。
实践上,存在很多不能由规范数学模型形容的提升疑问,其数学模型的树立与评估均没有固定的形式,可行域不延续,甚至只是一些零散的可行点,并且各可行点的优劣难以用一致的规范权衡,比如游览商最佳门路疑问、背包疑问等。
在日常生存当中也存在着相似的疑问,如股市运作,何时何股入市最优;抗争动员,何时何地以什么方式最无利;团体学习方案,先学习还是先上班,学什么课程做什么上班最好。
借用其余学科的实践常识,可开展一些提升方法,如遗传算法、神经网络算法、基于常识的专家系统算法、蚁群算法、模拟退火算法、分形与混沌算法等。
这些方法均以全域提升疑问为钻研对象,基于概率论和随机实践,使多个盲人按相反法令寻求全域极值点,因此也称为默认提升算法。
其独特特点是“无序中寻求有序,偶然中探求肯定”。
(八)经常出现的提升算例。
1)一维单峰函数。
用于一维提升方法的测验。
2)二维二次函数。
可绘图直观地示意寻优环节,,测验算法最直接有效。
由于提升方法都是在单峰假定下提进去的,即假定指标函数为二次函数,测验结果可信。
3)多维二次函数。
结构共轭方向的提升方法关于二维提升疑问成果显著,然而须要在多维设计空间当中测验。
4)复杂函数。
最典型的是Rosenbrock函数,由于存在一个弯弯的峡谷,成为许多提升方法的滑铁卢。
5)指标函数没有数学表白式的提升疑问。
如指标函数的求取须要借助于其余计算算法。
6)笼统提升疑问。
设计变量没有优选值疑问、指标函数和解放函数难以用数学表白式示意。
比如背包疑问、游览商疑问、交通讯号灯规划疑问等。
关于这些疑问,穷举法是最牢靠的算法。
(九)关键文献。
上述综述关键是基于一下翻新性文献而成功的:[1] 例证多维二阶近似式法的适用性[J]. 德州学院学报, 2017,33(6):12-14.[2] 多维二次拟合函数提升方法[J]. 甘肃迷信学报, 2017, 29(5):26-28.[3] 基于指标函数梯度向量的相邻方向共轭法[J].甘肃迷信学报,2017,29(05):15-21.[4] 指标函数提升的切线交点法[J]. 机械设计与钻研(外围), 2017, 33(2):17-19,24.[5] The program verification of the three-seeking and six-seeking method based on the conjugate direction[A]. . 2017 5th International Conference on Machinery, Materials and Computing Technology(ICMMCT2017), March 25-26, 2017 Beijing, China. Advances in Engineering, volume 126, pp109-114.[6] 基于盲人探路寻优思维的二阶近似式定点法钻研[J]. 中国石油大学学报(人造迷信版), 2017, 41(1): 144-149.[7] 盲人探路负梯度方向法[J]. 甘肃迷信学报, 2016, 28(5):116-122.[8] Blind-walking optimization method[J]. Journal of Networks, 2010, 5(12):1458-1466.[9] 提升方法[M]. 西北大学出版社, 2009.10[10] 随机方向法改良及其验证[J]. 计算机仿真, 2009, 26(1):189-192.[11] 具备畸形解放极值点疑问的提升[J]. 中国科技论文在线学报, 2008, 3(8):562-565.[12] 笼统化教学方法在“机械提升设计”课程中的运行[J]. 中国石油大学学报(社科版), 2008, 25(S): 90-92[13] 加固围墙的内点处罚函数法防越界验证[J]. 机械设计, 2007, 24(S):111-112.[14]延续负梯度方向取得共轭方向的六寻提升方法[J]. 计算机迷信与探求, 2019, 13(0).
提升是什么,提升是什么方式方法呢?
提升,关键是指互联网平台在搜查引擎上的提升或互联网平台自身的提升。
其成果就是为了在搜查引擎的搜查结果页中获取更好的排名并且参与互联网平台的流量。
互联网平台(如网站,无论是什么类型的网站都可以)在搜查引擎中做提升的方式有大抵可以分为两种方式:一种是收费的提升(搜查引擎搜查结果页的人造排名),另一种就是付费的提升(如竞价广告)。
一、搜查引擎中的收费提升方式
1-对平台(网站)外部而言,须要做到这几点:网站结构层级提升、网站三大标签提升、网站页面关键词的开掘与页面中规划提升、网站代码提升等;
2-对平台(网站)外部而言,收费的提升推行方式有这几种:收费的外链、论坛、博客等平台的推行。
如,搜查关键词“重庆网站树立”,产生的搜查引擎人造排名的位置就是这样的:
二、搜查引擎中的付费提升方式
1-申请竞价广告,如网络竞价(SEM),设置完善竞价账户,做好外面的方案、单元、关键词、创意以及出价等,当用户搜查设定的关键词就会优先展如今搜查引擎结果页的广告位中,品名的状况须要依据出价的多少而定。
2-消息流广告,如网络消息流,在网络APP、网络首页、贴吧、网络手机阅读器等平台的新闻流中交叉展现的原生广告,广告即是内容。
竞价广告的展现方式,如搜查关键词“重庆网站树立”,展现的方式和位置就是这样的:
消息流广告的展现方式是这样的:
相似这样的展现方式就是消息流广告,是直接推送给用户的,而不是用户搜查进去的。
总结:互联网中的提升,方式方法是很多的,要做好就须要深化钻研和详细去做操作。
什么叫提升方法?
一、提升方法的种类
1. 代码提升
2. 数据提升
3. 算法提升
4. 系统性能提升
二、详细解释
代码提升:关键是经过改良编程言语的代码来提高程序的运转效率。
这包含对代码的结构、逻辑和语法启动提升,如缩小不用要的计算、防止重复的代码、经常使用更高效的函数和算法等。
此外,良好的代码组织结构和模块化也能提高代码的可读性和可保养性。
数据提升:关键针对数据处置和存储启动提升。
这包含选用适宜的数据结构、经常使用紧缩技术缩小数据存储空间、提升数据库查问语句等。
数据提升可以有效地提高数据的处置速度和存储效率。
算法提升:关键是改良算法的效率,使其在处置疑问时能够更快地找到处置方案。
这可以经过选用更高效的算法、提升算法参数设置、并行计算等方式成功。
算法提升关于提高程序的全体性能至关关键。
系统性能提升:经过对计算机配件和软件的正当性能,以到达最优的运转性能。
这包含选用适宜的处置器、参与内存、提升系统设置、封锁不用要的后盾程序等。
系统性能提升可以确保配件和软件资源的有效应用,从而提高系统的全体运转效率。
以上四种提升方法在不同的场景和畛域都有宽泛的运行,可以依据实践状况选用适宜的提升方法,以提高系统或程序的性能。
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