Isight 優化算法之 1—— 概述

ISIGHT中存在大量的優化算法，每種優化算法根據不同的分類，可以解決不同類型的問題。今天我們來看看ISIGHT都提供了哪些優化算法，主要包括：AMGA、ASA、DownhillSimplex、Evol、Hooke-Jeeves、LSGRG、MISQP、MMFD、MOST、Multi-IslandGA、Multi-Objective Particle Swarm、NCGA、NLPQL、NSGA-II、Pointer、StressRatio等，后續我會對每種優化算法一一進行詳細介紹，敬請期待。

ISIGHT中的優化技術分為三類：

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數值型優化技術（NumericalOptimization Techniques）

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探索型優化技術（ExploratoryTechniques）

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專家系統技術（ExperSystem Techniques）

下面對這些優化技術中的優化方法一一進行介紹。

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數值型優化技術

數值型優化技術通常假定參數空間是單峰的、凸的和連續的，ISIGHT中使用了如下的數值型優化技術如下，而數值型優化技術又分為直接法和罰函數法：

（1）直接法，在搜索過程中直接處理約束。

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ADS（AutomatedDesign Synthesis）-basedTechniques

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修正可行方向法（ModifiedMethod of Feasible Directions）

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連續線性規劃（SequentialLinear Programming）

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廣義既約梯度法（GeneralizedReduced Gradient-LSGRG2）

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可行方向法-CONMIN（Methodof Feasible Directions-CONMIN）

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混合整型優化-MOST（MixedInteger Optimization-MOST）

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連續二次規劃法-DONLP（SequentialQuadratic Programming-DONLP）

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連續二次規劃法-NLPQL（SequentialQuadratic Programming-NLPQL）

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逐次逼近法（SuccessiveApproximation Method）

（2）罰函數法，給目標函數增加懲罰項，將約束問題轉換成無約束問題。

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ADS（AutomatedDesign Synthesis）-basedTechniques

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外點罰函數法（ExteriorPenalty）

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Hooke-Jeeves直接搜索法（Hooke-JeevesDirect Search Method）

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探索型優化技術

探索型優化技術避免了集中在局部區域的搜索，這些技術遍歷整個參數空間搜索全局最優設計點。ISIGHT中的這種技術包括：

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遺傳算法（GeneticAlgorithm）

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批處理遺傳算法（GeneticAlgorithm with Bulk Evaluation）

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模擬退火算法（SimulatedAnnealing）

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專家系統技術

專家系統技術使優化沿著用戶定義的方向進行改變，改變那一項，怎么改變，什么時候改變，這些都有用戶自己定義。ISIGHT中這樣的技術為指導啟發式搜索方法（DirectedHeuristic Search-DHS）。如果用戶知道輸入怎樣影響輸出結果的話，這種方法效率很高。

至此，ISIGHT中的優化算法概述就基本介紹到這，敬請期待優化算法詳述……