三 最优化建模与算法之基础常识 (《最优化:建模、算法与理论》)

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• (三)最优化建模与算法之基础常识
• 数学建模有哪些模型
• 最优化疑问的繁复引见是什么

(三)最优化建模与算法之基础常识

在工科畛域，将实践物理疑问转化为优化疑问，能够清楚简化疑问处置环节。

最优化疑问（Optimization problem）实质上是在一系列可行解中寻觅最优解的疑问。

这一律念在数学和计算机迷信中至关关键，关键经过数学建模、设计算法和实践剖析，旨在处置有限资源的有效调配与管理疑问。

优化疑问的数学形容通常包括决策变量、指标函数和解放条件。

决策变量是优化环节中的关键，指标函数权衡了解的品质，解放条件定义了可行解的范围。

当无解放条件时，疑问简化为在一切或者解中寻觅最优解。

解放条件则以不等式方式定义，分为等式和不等式解放，限度了解的空间。

优化疑问依据变量的延续性分为延续优化和团圆优化。

延续优化疑问中决策变量可以在延续空间内取值，而团圆优化疑问的决策变量在团圆汇合当选用。

团圆优化疑问通常更难求解，但实践疑问往往可以经过转化为延续优化疑问处置。

优化疑问按解放条件分为无解放优化和解放优化。

无解放优化疑问具备更便捷的求解方法，而解放优化疑问则需思考额外的限度条件，通经常常使用拉格朗日乘子法等技巧将其转化为无解放疑问。

优化疑问可以进一步分为随机优化和确定性优化。

随机优化疑问触及不确定性，指标函数蕴含随机变量；确定性优化则指标函数和解放明白。

随机优化在机器学习、深度学习和强化学习中宽泛运行。

优化疑问按指标函数和解放性质分为线性布局和非线性布局。

线性布局的指标函数和解放均为线性，非线性布局则至少蕴含一个非线性项。

线性布局疑问有便捷有效的求解方法，如单纯形法和内点法。

优化疑问的求解触及一系列算法设计和实践剖析。

泰勒倒退、对偶转化、变量拆分和块坐标降高等战略罕用于简化优化疑问。

算法设计中需思考收敛性，包括线性、超线性和次线性收敛速度的优化。

在启动优化前，需把握数学基础常识，如范数、导数、狭义实值函数、凸集、凸函数、共轭函数和次梯度等概念。

范数形容向量大小，导数用于计算函数变动率，凸集和凸函数定义优化疑问的结构，共轭函数和次梯度则在非润滑优化中施展关键作用。

全体而言，优化实践与算法是处置工程与迷信识题的弱小工具。

了解基本概念、分类和基础常识，联适宜合的求解战略，可以有效优化疑问处置效率与品质。

参考资源：

数学建模有哪些模型

数学建模中罕用的模型有以下几种：

1. 线性布局模型：线性布局是一种优化疑问的数学模型，可用于在给定的解放条件下，最大化或最小化线性函数的值。

线性布局宽泛运行于消费排程、资源调配、运输疑问等畛域。

2. 非线性布局模型：非线性布局是一种优化疑问的数学模型，可用于在给定的解放条件下，最大化或最小化非线性函数的值。

非线性布局宽泛运行于工程设计、经济剖析、生态包全等畛域。

3. 期间序列模型：期间序列模型是一种用于剖析期间序列数据的数学模型，可用于预测未来的趋向和周期性变动。

期间序列模型宽泛运行于经济预测、股票买卖、气候预告等畛域。

4. 随机环节模型：随机环节是一种形容随机现象的数学模型，可用于剖析随机环节的演变法令。

随机环节模型宽泛运行于金融危险评价、信号处置、通讯系统设计等畛域。

5. 神经网络模型：神经网络是一种模拟人脑神经系统的数学模型，可用于模拟和预测复杂的非线性系统。

神经网络模型宽泛运行于图像处置、语音识别、默认管理等畛域。

6. 遗传算法模型：遗传算法是一种模拟人造选用和遗传机制的数学模型，可用于求解复杂的优化疑问。

遗传算法模型宽泛运行于工程设计、方案疑问、机器学习等畛域。

最优化疑问的繁复引见是什么

1. 延续优化首先，延续优化就是大局部答案提到的那种，钻研对象是一个函数,和一系列的限度函数 导致的子空间。

基本一切延续优化疑问都能示意成这样的方式。

延续优化的疑问又分为存在代数解的和不存在代数解的。

拿你在搞的机器学习举例，有些延续疑问是存在代数解的，即可以间接求进去，比如MAP和Maximal Likelihood可以间接用拉格朗日求进去，由于这种疑问合乎拉格朗日的必要条件是正定矩阵。

除了间接套用拉格朗日求极值，机器学习中用的最多的是KKT条件来把疑问转化到对偶疑问上，比如SVM。

还有一类疑问不能间接求出代数解，只要数值解，也就是经过重复迭代获取一个近似解，这局部内容基本就是数值剖析在极值疑问上的裁减，比如机器学习中的神经网络，EM算法，都是处置不能一步求出极值疑问。

2. 团圆优化可以看成是数学系学的可计算与复杂度实践，也有一些组合数学上的bound。

物品比拟杂，就不细说了，反正也和机器学习基本不沾边（除了大批可计算学习实践的物品会用）。

一句话总结，假设搞机器学习不会优化，就不知道那些机器学习模型的指标函数是怎样转化到一个学习算法上的；遇到新的模型变种，也不知道该怎样求解。

前面就须要用到优化的算法。

这两局部也是学习运筹优化的外围，普通来说, 咱们都可以将指标函数及解放用数学公式表白进去 (这就是建模), 但关于某些特意的黑箱疑问, 或者咱们并不知道它们的详细方式, 普通会假定, 给定一个输入, 会发生一个输入. 无导数优化方法 (derivative-free optimization, DFO) 就是一类用来处置此类疑问的算法。