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    發(fā)布日期: 2023-09-17
  • 語言: 其他
  • 標(biāo)簽: Optimization??Algorithms??

資源簡介

作為一個研究領(lǐng)域,約束優(yōu)化已經(jīng)非常成熟,并且存在一些解決該領(lǐng)域一般問題的強(qiáng)大技術(shù)。 在本書中,考慮了一類特殊約束,稱為幾何約束,它表示優(yōu)化問題的解決方案存在于多方面。 這是最近的研究領(lǐng)域,為更一般的約束優(yōu)化方法提供了強(qiáng)有力的替代方案。 經(jīng)典約束優(yōu)化技術(shù)在嵌入空間中工作,該嵌入空間的尺寸可以比歧管的尺寸大得多。 因此,在歧管上工作的優(yōu)化算法具有較低的復(fù)雜性并且通常還具有更好的數(shù)值特性(例如,參見保持諸如能量的不變量的數(shù)值積分方案)。 作者將此稱為約束搜索空間中的無約束優(yōu)化。

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