有关此主题的更广泛信息,请参见:数学优化。
数学、工程学、计算机科学和经济学领域中,最佳化问题,或称优化问题(英语:Optimization problem)是指从所有可行解(英语:feasible solution)中找到最优良的解的问题。
根据变量是连续的或离散的,可将最佳化问题分为两类:
具有离散变量的最佳化问题称为离散优化,其中必须找到可数集合中的整数、排列或图等对象。
具有连续变量的最佳化问题称为连续优化,其中必须找到连续函数的最优值。它们可以包括约束问题和多模态问题。
最佳化问题和决定性问题(Decision problem)、功能性问题(Function problem)不同,最佳化问题是:从问题的多个解中,求出最佳解。像背包问题(考虑不同价格和重量的物品,以及可承载一定重量的背包,如何选择物品,使背包中的物品的总价最高)即属于最佳化问题。
连续优化问题[编辑]
连续优化问题的规范形是[1]
minimize
x
f
(
x
)
s
u
b
j
e
c
t
t
o
g
i
(
x
)
≤
0
,
i
=
1
,
…
,
m
h
j
(
x
)
=
0
,
j
=
1
,
…
,
p
{\displaystyle {\begin{aligned}&{\underset {x}{\operatorname {minimize} }}&&f(x)\\&\operatorname {subject\;to} &&g_{i}(x)\leq 0,\quad i=1,\dots ,m\\&&&h_{j}(x)=0,\quad j=1,\dots ,p\end{aligned}}}
其中
f
:
R
n
→
R
{\displaystyle f:\ \mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} }
是n元向量x的目标函数,其值需要最小化;
g
i
(
x
)
≤
0
{\displaystyle g_{i}(x)\leq 0}
称作不等式约束;
h
j
(
x
)
=
0
{\displaystyle h_{j}(x)=0}
称作等式约束;
m
≥
0
,
p
≥
0
{\displaystyle m\geq 0,\ p\geq 0}
。
若
m
=
p
=
0
{\displaystyle m=p=0}
,则问题就是无约束优化问题。按照惯例,标准形定义了最小化问题。最大化问题可通过将目标函数取逆得到。
组合优化问题[编辑]
主条目:组合优化
组合优化问题A是四元组
(
I
,
f
,
m
,
g
)
{\displaystyle (I,\ f,\ m,\ g)}
,其中
I是可行值集合;
给定可行值
x
∈
I
,
f
(
x
)
{\displaystyle x\in I,\ f(x)}
是可行解集;
给定可行值x、对应的可行解y,
m
(
x
,
y
)
{\displaystyle m(x,\ y)}
表示y的测度,一般是正实数。
g是目标函数,且须取极值。
我们的目标是为某可行值x找到最优解,即可行解y,且满足
m
(
x
,
y
)
=
g
{
m
(
x
,
y
′
)
:
y
′
∈
f
(
x
)
}
.
{\displaystyle m(x,y)=g\left\{m(x,y'):y'\in f(x)\right\}.}
对每个组合优化问题,有相应的决策问题:对某特定测度
m
0
{\displaystyle m_{0}}
,是否存在可行解。例如,若有包含顶点u、v的图G,优化问题可能是“找到u到v使用最少边的路径”,答案可能是4;相应的决策问题是“是否有u到v的路径使用了少于10的边数”,可以用简单的“是否”回答。
近似算法领域中,算法是为问题找到近似最优解。因此,通常的决策的定义是不充分的,因为其只指定了可行解。虽然可以引入合适的决策问题,但描述为优化问题更自然。[2]
另见[编辑]
计数问题
设计优化
艾克兰德变分原理
函数问题
运筹学
满意原则
搜索问题
半无限规划
参考文献[编辑]
^ Boyd, Stephen P.; Vandenberghe, Lieven. Convex Optimization (pdf). Cambridge University Press. 2004: 129 [2024-03-07]. ISBN 978-0-521-83378-3. (原始内容存档 (PDF)于2021-05-09).
^ Ausiello, Giorgio; et al, Complexity and Approximation Corrected, Springer, 2003, ISBN 978-3-540-65431-5
外部链接[编辑]
How Traffic Shaping Optimizes Network Bandwidth. IPC. 2016-07-12 [2017-02-13].
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