优化输出参数答案

【问题标题】：Optimizing output parameters优化输出参数
【发布时间】：2016-05-20 12:00:12
【问题描述】：

我正在尝试使用 C# 作为编程语言来解决问题陈述。在输入（双精度/十进制）的问题系统中，例如 Hi，生成的输出是包含多个参数（F i、Pi 和 Ti）。我必须以某种方式仅过滤掉数据集中满足以下条件的条目。

Fi > Fmin，其中 Fmin > 是一些常数
Pi > Pmin，其中 Pmin > 是一些常数
Ti Tmax，其中 Tmax > 是一些常数

在这样的情况下，我可以使用一种有效的算法吗？我可以将输出参数值很好的 Hi 的最佳值集归零约束范围内。此外，我认为在这种情况下使用遗传算法是有道理的，但不知何故，我无法制定和适应遗传算法特有的问题。

非常感谢任何指针/建议。

【问题讨论】：

你说的 我可以在 Hi 的一组最佳值上归零是什么意思？
对于给定的“H”值的含义，输出值完全在我的问题陈述中所述的约束范围内。
您可以在这里尝试使用遗传算法。您应该只选择适当的适应度函数和变异方案。 Fi,Pi,Ti 是什么意思？ Fi - Fmin 越大越好，反之亦然？这很重要，因为我们必须说明一些突变“方向”。
另外，将此主题放在scicomp.stackexchange.com 会更有成效。这完全是他们的工作；）
很抱歉，这是具体的编程问题

标签： c# optimization mathematical-optimization genetic-algorithm

【解决方案1】：

我怀疑遗传算法是否有意义，因为您只有一个输入变量 (Hi) 来确定输出 (Fi, Pi, Ti)。遗传算法的强大之处在于它将好的解决方案融合到新的解决方案中。如果您的解决方案只有一个数字，混合两个好的解决方案可能意味着您在中间找到一些 Hi（例如平均值 -> 0.5Hi1 + 0.5Hi2 或其他一些线性组合 aHi1 + (1-a)Hi2 与 a在 0 和 1 之间）。

我建议研究多启动本地搜索启发式方法，例如 link。这是一个非常可靠的启发式方法，可让您探索 Hi 的解决方案空间。以最简单的形式，这种启发式算法计算 Hi 的 N 个随机值的性能，然后在这 N 个初始值中寻找性能最佳的 Hi 值区域的进一步改进。

这类东西对代码来说也非常简单，假设您有办法从 Hi 输入中获取 Fi、Ti 和 Pi 值，并且您有办法找出您的解决方案中的哪一个执行“最佳”（例如通过 cmets 中提到的适应度函数）。

【讨论】：

【解决方案2】：

嗯，我很难猜到。我不知道 Fi 等函数的属性。对数屏障方法在这里可能很有趣。或 SQP 方法。但它必须是可区分的。否则模拟退火可能会很有趣。但这些只是一些猜测。这真的取决于问题。

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用 Linq 查询

var 结果 = DataSet.Where(x=>x.Fi> Fmin && x.Pi>Pmin && Ti

【讨论】：

据我所知，作者正在谈论一些优化方法。他必须接近最佳 Hi 值。
它不是 Hi...它就像变量名 Hi 表示十进制或双精度类型的输入
你没有得到我。我的意思是没有完整的输出数据集。我们有实数输入并得到一些实数输出。我们无法枚举所有可能的 Hi 值并获得完整的输出数据集。我们必须在这里使用一些优化技术。
是的，这就是我要找的。一种优化机制，只选择那些紧密满足所提出的约束的输入和相应的输出参数