23、基于模型的非线性系统优化策略

基于模型的非线性系统优化策略

1. 非线性系统优化的挑战与需求

在众多领域中，非线性系统的优化一直是一个重要问题。目前，基于梯度搜索技术的优化策略被广泛应用，但这些方法存在一些明显的缺点：
- 数值问题 ：经典的基于定量梯度的方法在处理高度非线性或定义不明确的问题时，容易出现收敛到局部最小值或发散的情况。
- 模型精度依赖 ：优化结果的准确性在很大程度上取决于所使用模型的保真度。由于系统或过程的复杂性和多模态性，模型往往无法保证精确的预测。一旦模型的某一部分不准确，由于雅可比矩阵的求逆，会影响整个优化的准确性。
- 数据类型限制 ：这些方法通常只能使用定量模型，排除了使用启发式规则或经验数据的可能性，而在某些情况下，这些可能是描述问题的唯一方式。
- 计算时间长 ：优化过程的计算时间通常较长。

鉴于这些问题，开发一种灵活且高效的智能优化方案显得尤为重要，这种方案应能够轻松整合不同类型的模型，并在搜索最优解时更加高效。

2. 基于软计算技术的模型优化策略

2.1 推理机制

在建立知识库或模型库后，下一步是进行推理以做出决策。推理引擎提供了一种搜索知识库的策略，用于确定如何改变输入条件以提供合适的决策。在优化中，推理的目标通常是确定输入（或设计）参数的值，以便在输入和输出变量的各种约束条件下最小化给定的目标函数。推理机制主要有两种类型：
- 正向推理 ：从已知事实开始，通过推理来确定结果是否在可接受的