Globale Optimierung – von der nächsten Bitcoin-Crash-Vorhersage von Wolfram MathWorld

Ziel der globalen Optimierung ist es, die global beste Lösung von (möglicherweise nichtlinearen) Modellen im (möglichen oder bekannten) Vorhandensein mehrerer lokaler Optima zu finden. Bitcoin segwit2x Datum Countdown formal, global Optimierung sucht globale Lösung (en) eines eingeschränkten Optimierungsmodells. Nichtlineare Modelle sind in vielen Anwendungen allgegenwärtig, z. B. in fortgeschrittenem Konstruktionsplan, Biotechnologie, Datenanalyse, Umweltmanagement, Finanzplanung, Prozesssteuerung, Risikomanagement, wissenschaftlicher Modellierung und anderen. Anspruch Bitcoin Bargeld aus Bitcoin-Kern Ihre Lösung erfordert oft einen globalen Suchansatz.

Einige Anwendungsbeispiele umfassen Akustikdesign, Krebstherapieplanung, chemische Prozessmodellierung, Datenanalyse, Klassifikation und Visualisierung, ökonomische und finanzielle Prognosen, Umweltrisikobewertung und -management, industrielles Produktdesign, Lasergerätedesign, Modellanpassung an Daten (Kalibrierung) , Optimierung in der numerischen Mathematik, optimaler Betrieb von "geschlossen" (vertrauliche) Ingenieur- oder andere Systeme, Packungs- und andere Objektanordnungsprobleme, Portfoliomanagement, potentielle Energiemodelle in Computerphysik und -chemie, Prozesssteuerung, Roboterentwurf und -manipulationen, Systeme von nichtlinearen Gleichungen und Ungleichheiten und Management von Abwasserbehandlungssystemen.


Wenn wir zur Lösung dieses Problems traditionelle Local Scope – Suchmethoden verwenden, finden wir je nach Startpunkt der Suche oft lokal optimale Lösungen unterschiedlicher Qualität (vgl. The "Täler" in der Abbildung oben könnte dies lokale Suchmethoden leicht einfangen). Um die global optimale Lösung zu finden, ist ein globaler Suchaufwand erforderlich.

1. Naive Ansätze: Dazu gehören die bekanntesten passiven (simultan) oder direkten (nicht vollständig adaptiven) sequentiellen global Optimierungsstrategien wie einheitliches Raster, Raumabdeckung und reine Zufallssuche. Man beachte, dass diese Methoden unter milden Annahmen konvergent sind, aber in der Regel bei höherdimensionalen Problemen nicht praktikabel sind (Horst und Pardalos 1995, pintér 1996a, zhigljavsky 1991).

3. Homotopie (Parameterfortsetzung), Trajektorienmethoden und verwandte Ansätze: Diese Methoden haben die "ehrgeizig" Ziel des Besuchs aller stationären Punkte der Zielfunktion: Dies führt wiederum zur Auflistung aller (globalen wie auch lokalen) Optima. Wie Sie mit Bitcoin Geld verdienen Dieser allgemeine Ansatz umfasst Differentialgleichungsmodell basierte, Pfadfolgesuchstrategien sowie Fixpunkt Methoden und Pivotisierungsalgorithmen (diener 1995, forster 1995).

4. Successive Approximation (Relaxation) -Methoden: Bei diesem Ansatz wird das anfängliche Optimierungsproblem durch eine Folge von gelösten Teilproblemen ersetzt, die einfacher zu lösen sind. Eine sukzessive Verfeinerung der Teilprobleme, um das ursprüngliche Problem zu approximieren, wird beispielsweise durch Schnittebenen und allgemeinere Schnitte, verschiedene Minorantfunktionskonstruktionen, verschachtelt Optimierung und Zerlegungsstrategien und so weiter. Track Bitcoin Gold Transaktion diese Ansätze sind auf diverse strukturierte anwendbar global Optimierungsprobleme wie konkave Minimierung und differentielle konvexe Probleme (Horst und Tuy 1996).

7. Adaptive stochastische Suchalgorithmen: Dies ist eine weitere breite Klasse von Methoden, basierend auf "erschöpfend" Zufallsauswahl in der machbaren Menge. In seiner Grundform enthält es verschiedene zufällige Suchstrategien, die konvergent sind, mit der Wahrscheinlichkeit eins. Suchstrategieanpassungen, Clustering und deterministische Lösungsverfeinerungsoptionen, statistische Stoppregeln usw. Können auch als Erweiterungen hinzugefügt werden. Bitcoin vs Ethereum vs Litecoin reddit die Methodik gilt sowohl für diskrete und kontinuierliche globale Optimierung Probleme unter sehr milden Bedingungen (bender und romeijn 1995, pintér 1996a, zhigljavsky 1991).

6. Fortsetzungsmethoden: Diese transformieren zuerst die potentielle Funktion in eine glattere ("einfacher") Funktion, die weniger lokale Minimierer hat und dann eine lokale Minimierungsprozedur verwendet, um die Minimierer auf die ursprüngliche Funktion zurückzuführen. Auch diese Methode ist auf glatte Probleme anwendbar. Zum theoretischen Hintergrund siehe forster (1995).