优化方法的理论体系 主要有确定极值点所在区间的进退法（应用推论1）、一维盲人探路法（在进退法基础上增加一个模块）、一阶导数符号法（应用推论2）等。。（二）多维无约束优化方法。。
学习运筹学给你带来了什么？ 关于这门学科的思考 人生“运筹”不难，但很难“帷幄”。自己学了运筹学，曾经以为自己运筹帷幄了，却发现只是刚开始“运筹”，却很难“帷幄”。无论是科研、工作亦或是。
pso的多目标优化 在多目标优化问题中，每个目标函数可以分别独立进行优化，然后为每个目标找到最优值。但是，很少能找到对所有目标都是最优的完美解，因为目标之间经常是互相冲突的，只能。
如何学习组合优化？ 数学专业的学生应该如何学习“组合优化”这门课？感觉上课听了一脸懵逼，课后也不知道该怎么巩固。
多目标优化的意义到底是什么？ 比如给你看这篇文章（https：// zhuanlan.zhihu.com/p/17 0176946），是别人基于Youtube的工作做的权重学习，试图学习到帕累托最优的权重组合。他指出youtube的权重是认为定的。
为什么凸优化这么重要？ 看到好多人都在学习凸优化，但是有感觉有多少问题多符合凸优化条件的呢？为什么非得是凸优化这么重要？现…
为什么凸优化这么重要？ 觉得有必要写在前面的话：本答案主要面向运筹学、管理科学、运营管理、工业工程、系统工程等相关专业的以…
广告投放和排序效果如何进行多目标优化？ 即eCPM，虽然它是最重要的一个排序因素，但还有其它的因素，比如质量得分（google质量得分的介绍：https：// support.google.com/adwo rds/answer/7050591）。另一个问题是题。
多目标决策方法 求解多目标优化问题的途径有两个：第一，用某种适当的方法将向量最优化的问题转换为一个标量最优化问题，则所有单目标规划的最优化均能用于求解这一类多目标问题；第二，多目标中的目标几乎总是不可公度，而且相互矛盾的，因此至少有些解是不可比较的，这称为不完全序问题。引用价值判断（择优）于解题过程，可把这种不完全序转变为完全序。相应上述两种途径，产生两大类多目标规划方法：一是生成法，如权重法、约束法；二是择优取向法，如字典编辑法、无差别分析法、目标规划法、代用价值权衡法、步进法等［107～117］。目前常用的几种方法的基本原理如下。1.生成法生成法是用适当的方法将向量最优化问题转换成等价的标量最优化问题，从而可应用一般的最优化技术，直接求得原问题的最佳权衡解。或者，先生成非劣解集，为决策者提供更多的有关目标权衡比较的信息，以便选择最佳权衡解。该类方法的特点是不需要事先表达对目标的倾向性或任何价值判断，所以在较复杂的决策情况下亦可应用。该方法对决策过程的普遍适用性是其突出的优点，而主要缺点是计算工作量相当大。（1）权重法。该方法是给多目标规划中每一个目标按其在整体规划中的重要性，赋予一个相对权重，以。
请问什么是凸优化问题？ 简单的说，优化问题中，目标函数为凸函数，约束变量取值于一个凸集中的优化问题称为凸优化，举个简单例子，设S为凸集，f(x)为S上凸函数，则问题min f(x)s.t.x属于S为一个凸。
