产品老A，7年互联网大厂AIPM，专注探索新型人机交互

1 优化问题分类优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题2 求解策略针对以上三种情形，各有不同的处理策略：无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；含等式约束的优化问题：主要通

ref:http://www.cnblogs.com/tdyizhen1314/archive/2010/08/02/1790683.html1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：   根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）   每次检测到新值时判断：   如果本次值与上次值之差   如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本

1 引子最优化问题广泛应用于机器学习中，例如求解最小方差、逻辑回归、SVM等问题都可归结为求最优化的问题，一般的，寻求全局最优解往往比较困难，但对一类特殊的最优化问题例外——凸优化问题求得的局部最优解就是全局最优解。 2 凸集定义：在集合C中任取x,y两个元素，当theta在[0,1]区间时，均满足theta*x+(1-theta)*y也属于C，则C为凸集。直观

一、遗传算法简介在工程实践中，经常面临多变量、不可微、不连续、有约束等条件下的最优化问题，此时梯度下降法、牛顿法等传统的优化算法难以下手，智能算法却凭借不断迭代、概率变化逐步逼近全局最优解，从而达到“近似最优”的状态，所得结果往往能够满足实际工程应用精确度的要求。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一类借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发的一种全局最优算法，算法遵循“适者

1、什么是智能算法  智能计算也有人称之为“软计算”，是们受自然（生物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。这是我们向自然界学习的一个方面。另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集智能技术等。 2、