求解函數(shù)總體極小谷峰法的研究與應用.pdf

1、最優(yōu)化(Optimization)是運籌學的一個重要的分支，它研究決策問題的最佳選擇之特性，構(gòu)造尋求最佳解的計算方法，研究這些計算方法的理論性質(zhì)及實際計算表現(xiàn)。最優(yōu)化問題可以簡單的表述為：在給定條件下求函數(shù)的極值點。 最優(yōu)化問題通常分為無約束最優(yōu)化和約束最優(yōu)化，無約束最優(yōu)化是指自變量可以遍取定義域內(nèi)的值而不受限制的最優(yōu)化問題；而自變量取值必須受到一定的約束的最優(yōu)化，稱為約束最優(yōu)化。由于無約束最優(yōu)化方法在許多工業(yè)和科學問題上有應用

2、，并且是約束最優(yōu)化問題方法的基礎(chǔ)，很多約束最優(yōu)化方法可以轉(zhuǎn)化為無約束最優(yōu)化方法，因此吸引了許多專家學者對它進行研究。 根據(jù)對定義域搜索范圍的不同，最優(yōu)化又可以分為全局最優(yōu)化和局部最優(yōu)化。所以，無約束最優(yōu)化也可以分為無約束全局最優(yōu)化和無約束局部最優(yōu)化。無論在理論上或?qū)嶋H應用上，全局優(yōu)化都比局部優(yōu)化意義更大，但困難也更大。 “谷峰法”是何渝老師在2003年提出的一種新的求解總體極小的方法，屬于無約束全局最優(yōu)化計算方法，是計算