最优化问题的简洁介绍是什么？ 因为有人问我，为什么学习机器学习必须要看最优化的书。我没有想到最合适的解答。从抄了一段，但…
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…
请问有哪些最优化算法可以做全局优化？ ？www.zhihu.com 如果题主需要保证全局最优性，那只能考虑确定性算法，而确定性算法的求解效率基于具体的问题形式。对于某些形式。https：// en.m.wikipedia.org/wiki /BARON 。
=R目标函数和等式约束条件都是非凸的.请问各位大 您好，un为目标函数，它可用前面的方法定义；您好，un为目标函数，它可用前面的方法定义；x0为初始值；A、b满足线性不等式约束，若没有不等式约束，则取A=[]，b=[]；。
目标函数为带绝对值的表达式的，可以用最优化算法求解吗？ 可以。1，用松弛算法，如|f（y）|+nb，nb为任设的大数；2，增加约束1）f(y)>；0 后 min x或2）f(y)后max x
多目标优化的解决方法，求解多目标规划的方法大体上有以下几种：一种是化多为少的方法，即把多目标化为比较容易求解的单目标或双目标，如主要目标法、线性加权法、理想点法。
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题对于目标函数f最小，小弟用惩罚函数处理约束条件，把约束适当惩罚放入适应度函数中，那么最后求解适应度函数F最小即可，但是有一个问题：最后小弟该把F的值作为目标函数值呢，还是找出最优个体后，求f作为目标函数？龚纯的《matlab最优化计算》里面都是将F的值作为目标函数值的~
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题 很显然，f 才是目标函数值，而F只是适应度函数值，用来评价个体优劣的。加上罚函数，仅仅是为了惩罚那些不满足约束条件的个体，以此来解决约束优化问题。但真正的目标函数是f，目的是f的值越小越好。
多目标优化方法及实例解析
如果matlab 优化当中， 目标函数 和 约束条件都很复杂，没有办法直接用x 表示出来，该怎么处理？ 如果matlab 优化当中，目标函数 和 约束条件都很复杂，没有办法直接用x 表示出来，该怎么处理？请问，如果matlab 优化当中，目标函数 和 约束条件都很复杂，没有办法直接用。
