序列近似優化算法的案例
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基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化。蟻獅優化算法優化VMD,算術優化算法優化VMD，遺傳優化算法優化VMD，灰狼優化算法優化VMD，海洋捕食者優化算法優化VMD，粒子群優化VMD，麻雀優化算法優化VMD，鯨魚優化算法優化VMD。程序已調通，可直接運行。
帶DOE與近似代理的iSIGHT協同優化實例
作為原來實例的一個擴展（包括PPT模版），將此實例發布于此,希望沒有侵權SIGHTAN
帶DOE與近似代理的iSIGHT協同優化實例Lab
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如何使用 OpticStudio 非序列優化向導
本文描述了如何使用 OpticStudio 非序列優化向導創建常見的評價函數類型，以及創建用于匹配導入圖像文件的目標能量分布評價函數。
（聯系我們獲取文章附件）
簡介
在非序列模式下優化光學系統通常比在序列模式下的優化更復雜、更耗時。下期我們將會為大家介紹非序列模式優化系列文章的第二篇-《如何優化非序列光學系統》，這篇文章描述了非序列優化的基礎，其中我們發現所有的非序列評價函數必須在計算性能目標之前清除探測器和光線追跡。這個過程經常是重復且容易出錯的，通常通過 OpticStudio 非序列優化向導自動實現。該向導支持創建常見類型的評價函數，并創建用于匹配導入圖像文件的能量分布的相關評價函數。本文將詳細討論如何使用這兩種功能來輔助優化。
非序列優化向導
許多非序列系統有著共同的性能目標，如光通量均勻性或最大光通量等。非序列優化向導提供了一種快速創建由常用評價目標組成的評價函數的工具。該工具可以在評價函數編輯器中通過
優化
(Optimization) …
優化向導
(Optimization Wizards) …
優化向導
(Optimization Wizard) 設置。
您還可以通過單擊評價函數編輯器中的
優化向導和操作數
(Wizards and Operands) 來訪問優化向導（注意此工具在混合模式下不可用）。下面的窗口中評價功能組件簡潔地被劃分為三類。
優化向導總是將一個 NSDD 操作數添加到評價函數的頂部，該函數將在每次運行開始時清除探測器。無論是否勾選“清除數據設置 (Clear Data Settings)”選項，這在添加任何非序列評價函數時都是必要的。除此之外，“清除數據設置”選項允許用戶在評價函數的任意點清除單個探測器。
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常用參數自動標定算法總結（單純形，遺傳算法，貝葉斯優化算法，粒子群算法等）
在本推文中介紹四類常用參數自動標定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優化ego方案。
單純形方案實現最簡單，適用于少參數，更窄的初始區間
粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數更大的空間適合全局搜索
ego方案相比于其余三類方案的優勢體現為
EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預測目標函數，極大減少了實際函數評估次數。
EGO在每一步都智能選擇下一個最值得評估的位置（如使用EI, Expected Improvement）。
這種探索與利用的動態平衡比GA中盲目變異與交叉更具理論指導。
由于EGO最大化信息利用率，在樣本數量極少的情況下表現優于GA。
當樣本數量少，且有約束優化時適合使用ego方法。例如在評估晶體塑性模型參數時
不過這些優化算法經常容易陷入局部最優，即優化算法在搜索過程中被某個“看起來很好”的解吸引，不斷圍繞它進行微小改進，最終卡在“局部低谷”而不是“全局最低點”。
一個更合理的做法是：使用粒子群和遺傳算法在全局進行初始搜索，使用ego回歸分析進行特定區間的優化，最后使用NM方案進行小區間尋找，如果陷入局部最優解，引入全局擾動方案或者爆炸方法跳出局部區間重新搜索即可。
基于該思路編寫對應的程序，實現參數的自動標定過程：
這里實現對vpsc模型的復雜參數自動標定；
這里使用相對復雜的鎂合金為例，考慮3組滑移+一組孿晶，每個系統考慮tau_0,tau_s,h_0,一共12個待標定參數給定參數區間如下
設置最大迭代次數為2000次，初始優化來自粒子群算法，依次是遺傳算法單純形算法和貝葉斯優化算法。
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概要
本文提出 了一種優化非序列光學系統的方法。 推薦的方法是使用像素插值(Pixel Interpolation)、探測器數據合集(光照時刻數據)和正交下降優化器。 例如，優化一個自由曲面反射鏡，使 LED 的亮度從23 Cd 到大于250 Cd只需幾步。
簡介
OpticStudio 的優化功能允許用戶通過將系統參數設為變量，在評價函數編輯器中定義性能標準來改進設計。這個過程會對設計產生巨大的影響，所以選擇合適的變量和標準非常重要。序列模式和非序列模式中可用的標準類型有所不同。本文為非序列系統的優化提供了一種建議方式。
例如，通過優化自由曲面反射鏡，最大限度地將 LED 的亮度從23 Cd 提高到大于250 Cd，只需幾分鐘。
阻尼最小二乘法與正交下降法對比
OpticStudio 中有兩種局部優化算法 :阻尼最小二乘法(DLS) 和 正交下降法(OD) 。DLS 運用數值微分計算，在一個較小的評價函數設計的解空間里確定優化方向。這種梯度方法是為光學系統設計專門開發的，被推薦用于所有成像和經典光學優化問題。然而，在純非序列系統優化中，由于采用像素探測器進行探測，DLS 的優化效果較差。并且評價函數本身是不連續的，這也可能導致梯度搜尋方法失敗。
下面是當評價函數只有一個變量時，對非序列系統的評價函數進行查看 。
可以看出，很長一段區間內評價函數根本沒有變化，發生的變化是突然且不連續的。這使得通過梯度搜尋方法進行優化變得困難。
正交下降優化利用變量的正交化和解空間的離散采樣來降低評價函數值。OD 算法不計算評價函數的數值微分。
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本文提出
了一種優化非序列光學系統的方法。
推薦的方法是使用像素插值(Pixel Interpolation)、探測器數據合集(光照時刻數據)和正交下降優化器。
例如，優化一個自由曲面反射鏡，使 LED 的亮度從23 Cd 到大于250 Cd只需幾步。
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簡介
OpticStudio 的優化功能允許用戶通過將系統參數設為變量，在評價函數編輯器中定義性能標準來改進設計。這個過程會對設計產生巨大的影響，所以選擇合適的變量和標準非常重要。序列模式和非序列模式中可用的標準類型有所不同。本文為非序列系統的優化提供了一種建議方式。
例如，通過優化自由曲面反射鏡，最大限度地將 LED 的亮度從23 Cd 提高到大于250 Cd，只需幾分鐘。
阻尼最小二乘法與正交下降法對比
OpticStudio 中有兩種局部優化算法
:阻尼最小二乘法(DLS)和
正交下降法(OD)。DLS 運用數值微分計算，在一個較小的評價函數設計的解空間里確定優化方向。這種梯度方法是為光學系統設計專門開發的，被推薦用于所有成像和經典光學優化問題。然而，在純非序列系統優化中，由于采用像素探測器進行探測，DLS 的優化效果較差。并且評價函數本身是不連續的，這也可能導致梯度搜尋方法失敗。
下面是當評價函數只有一個變量時，對非序列系統的評價函數進行查看。
可以看出，很長一段區間內評價函數根本沒有變化，發生的變化是突然且不連續的。這使得通過梯度搜尋方法進行優化變得困難。
正交下降優化利用變量的正交化和解空間的離散采樣來降低評價函數值。OD 算法不計算評價函數的數值微分。對于評價函數存在原本噪聲的系統而言，例如非序列系統，OD 通常比 DLS 算法要好。
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使用Isight構建近似模型，進行優化攏共分7步，其中前4步參見我之前發布的貼子《LS-DYNA批量生成K文件與批量計算》和《LS-DYNA批處理計算后處理Matlab腳本文件》。
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最耗時的優化部分是光線追跡，在此之后數據則容易計算。
通過 OpticStudio 優化向導，可以輕松定義復雜的評價函數。非序列優化向導工具允許用動態的方式定義常見的目標。非序列 BMP 位圖向導自動建立任何圖像文件中可描述的光通量和顏色分布操作數，將這項極其耗時的任務在幾秒或幾分鐘內完成。所有上述功能都與 OpticStudio 中的強大優化工具和算法協同工作。
Ansys Zemax | 如何使用 OpticStudio 非序列優化向導
最耗時的優化部分是光線追跡，在此之后數據則容易計算。
通過 OpticStudio 優化向導，可以輕松定義復雜的評價函數。非序列優化向導工具允許用動態的方式定義常見的目標。非序列 BMP 位圖向導自動建立任何圖像文件中可描述的光通量和顏色分布操作數，將這項極其耗時的任務在幾秒或幾分鐘內完成。所有上述功能都與 OpticStudio 中的強大優化工具和算法協同工作。
基于灰狼算法優化支持向量機的matlab算法
灰狼優化算法優化支持向量機MATLAB實戰
今天給大家分享灰狼優化算法的MATLAB實戰 ，主要從算法原理和代碼實戰展開。
需要了解更多算法代碼的，可以點擊文章左下角的閱讀全文，進行獲取哦~需要了解智能算法、機器學習、深度學習和信號處理相關理論的可以后臺私信哦，下一期分享的內容就是你想了解的內容~
一、灰狼優化算法
灰狼優化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亞格里菲斯大學學者 Mirjalili 等人于2014年提出來的一種群智能優化算法。該算法受到了灰狼捕食獵物活動的啟發而開發的一種優化搜索方法，它具有較強的收斂性能、參數少、易實現等特點。
灰狼屬于犬科動物，被認為是頂級的掠食者，它們處于生物圈食物鏈的頂端。灰狼大多喜歡群居，它們具有非常嚴格的社會等級層次制度，如下圖所示。
金字塔第一層為種群中的領導者，稱為 α 。在狼群中 α 是具有管理能力的個體，主要負責關于狩獵、睡覺的時間和地方、食物分配等群體中各項決策的事務。
金字塔第二層是 α 的智囊團隊，稱為 β 。β 主要負責協助α 進行決策。當整個狼群的 α 出現空缺時，β 將接替 α 的位置。β 在狼群中的支配權僅次于 α，它將 α 的命令下達給其他成員，并將其他成員的執行情況反饋給 α 起著橋梁的作用。
金字塔第三層是 δ ，δ 聽從 α 和 β 的決策命令，主要負責偵查、放哨、看護等事務。適應度不好的 α 和 β 也會降為 δ 。金字塔最底層是 ω ，主要負責種群內部關系的平衡。
灰狼的社會等級在群體狩獵過程中發揮著重要的作用，捕食的過程在 α 的帶領下完成。
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2-14 基于matlab的GA優化算法優化車間調度問題 ￥19.89
基于matlab的GA優化算法優化車間調度問題。n個工作在m個臺機器上加工。已知每個工作中工序加工順序、各工序的加工時間以及每個工件所包含的工序，在滿足約束條件的前提下，目的是確定機器上各工件順序，以保證某項性能指標最優。程序功能說明：共4個工件，每個工件3個工序，6臺機器，給出了每個工件的各工序能使用的機器序號矩陣Jm，求解最優調度方案的加工時間。程序已調通，可直接運行。
清華大學：一種新的全局優化算法——統計歸納算法
一種新的全局優化算法——統計歸納算法
劉志宏 施工 胡永明
清華大學工程物理系 清華大學核能技術設計研究院
摘要：在多極值問題的優化領域，主要有模擬退火算法（SA），遺傳算法（GA），人工神經網絡算法（ANN），它們都是基于對自然現象模擬的算法。該文從更基本的優化思想出發，基于概率論提出了一種新的全局優化算法——統計歸納算法（SIA）。在一些標準測試函數以及“貨郎擔問題”（TSP）上的計算結果表明，該算法在智能型（所需的函數計算次數）和解的全局性方面都遠遠好于SA和GA。在中國144個城市的TSP問題實例中，它甚至很快就找到了比參考計算中給出的“目前已知的最優路徑”更短的路徑。從這一算法思想的角度，闡述了SA和GA為何對全局優化問題有效，以及SA和GA各自固有的不足之處。
關鍵詞： 全局優化 ，模擬退火算法（SA），遺傳算法（GA），統計歸納算法（SIA）
內容簡介：
1 算法的基本思想
2 算法的結構
3 實例計算
3.1 連續優化問題
3.2 組合優化問題
4 結論
一種新的全局優化算法——統計歸納算法.pdf
展開 一本優化方面的不錯的書（有粒子群算法和遺傳算法）
一本優化方面的不錯的書（有粒子群算法和遺傳算法）書 名 精通MATLAB最優化計算
出 版 社 電子工業出版社
此書含有100多個實用程序，完全可以直接拿來使用。
《精通MATLAB最優化計算》的主要內容是應用MATLAB來解決最優化問題，通過將“最優化問題”、“MATLAB優化工具箱”和“MATLAB編程”這三方面有機結合進行講述，即一方面是使用工具箱來快速解決最優化問題，另一方面是通過算法編程深入解決最優化問題。
《精通MATLAB最優化計算》側重于最優化算法的MATLAB實現，同時精選了大量的最優化問題實例，通過實例的求解，生動地教會讀者掌握MATLAB在最優化問題方面的應用。
通過《精通MATLAB最優化計算》，讀者不僅能掌握使用MATLAB最優化工具箱來快速解決實際問題，而且能學會分析優化算法和采用MATLAB編程解決最優化問題，從而提高分析和解決問題的能力。
展開 利用ANSYS進行優化設計時的幾種優化算法
本文探討了利用ANSYS進行優化設計時的幾種優化算法。
優化技術
理解計算機程序的算法總是很有用的，尤其是在優化設計中。在這一部分中，將提供對下列方法的說明：零階方法，一階方法，隨機搜索法，等步長搜索法，乘子計算法和最優梯度法。(更多的細節參見ANSYS Theory Reference 第20章。)
零階方法
零階方法之所以稱為零階方法是由于它只用到因變量而不用到它的偏導數。在零階方法中有兩個重要的概念：目標函數和狀態變量的逼近方法，由約束的優化問題轉換為非約束的優化問題。
逼近方法：
本方法中，程序用曲線擬合來建立目標函數和設計變量之間的關系。這是通過用幾個設計變量序列計算目標函數然后求得各數據點間最小平方實現的。該結果曲線(或平面)叫做逼近。每次優化循環生成一個新的數據點，目標函數就完成一次更新。實際上是逼近被求解最小值而并非目標函數。
狀態變量也是同樣處理的。每個狀態變量都生成一個逼近并在每次循環后更新。
用戶可以控制優化近似的逼近曲線。可以指定線性擬合，平方擬合或平方差擬合。缺省情況下，用平方差擬合目標函數，用平方擬合狀態變量。用下列方法實現該控制功能：
Command: OPEQN
GUI: Main Menu>Design Opt>Method/Tool
OPEQN同樣可以控制設計數據點在形成逼近時如何加權;見ANSYS Theory Reference。
轉換為非約束問題
狀態變量和設計變量的數值范圍約束了設計，優化問題就成為約束的優化問題。ANSYS程序將其轉化為非約束問題，因為后者的最小化方法比前者更有效率。轉換是通過對目標函數逼近加罰函數的方法計入所加約束的。
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