Алгоритми на основі похідних використовувати похідну інформацію для пошуку правильного напрямку пошуку, оскільки, наприклад, градієнт визначає напрямок найкрутішого підйому. Оптимізація на основі похідних є ефективною для знаходження локальних оптимумів для гладких одномодальних проблем у безперервній області.
Оптимізація на основі похідних. Оптимізація на основі похідних має справу з методами оптимізації на основі градієнта, здатними визначати напрямки пошуку відповідно до похідної інформації цільової функції. Він використовується для оптимізації нелінійних нейро-нечітких моделей, – Найкрутіший спуск. – Спряжений градієнт.
Оптимізація, або знаходження максимумів або мінімумів функції, є одним із перших застосувань похідної, яку ви вивчатимете під час обчислення в коледжі. У цьому відео ми розглянемо приклад, де ми знаходимо розміри загону (загону для тварин), який максимізує його площу з урахуванням обмежень по його периметру.
У програмних обчисленнях ми маємо три найбільш використовувані методи оптимізації. Генетичні алгоритми, оптимізація рою частинок, оптимізація колонії мурах. Генетичні алгоритми. Генетичний алгоритм — це метаевристичні алгоритми, натхненні процесом природного відбору.
Приклади є пошук координат, пошук за шаблоном, пошук за узагальненим шаблоном (GPS), пошук генеруючого набору (GSS), адаптивний прямий пошук сітки (MADS). (Простий) Прямий пошук: Забезпечте вихід із симплексних операцій, таких як відображення, шляхом руху в напрямку від точки з найгіршим значенням функції.
Безпохідна оптимізація (DFO) розглядає проблему оптимізації через моделювання, де закрита форма цільової функції недоступна. Розвиток теорії алгоритмів DFO зробив їх корисними для багатьох практичних застосувань.