廣義最優化理論和模型
廣義最最佳化理論和方法主要涉及求解約束最佳化問題，特別是在實際問題中遇到的複雜、大規模和非線性最佳化問題。以下是一些廣義最最佳化理論和模型的主要方面：
- 非線性規劃：主要研究如何線上性或非線性約束下，通過某種最佳化方法尋找函式的最大值或最小值。
- 動態規劃：一種求解最最佳化問題的方法，主要用於解決具有一系列狀態和決策的時間動態系統中的最佳化問題。
- 約束最佳化（如L1正則化、L2正則化等）：廣義最佳化問題包括對函式形式有不同要求和特徵的各類約束最佳化問題。它們涉及到數據驅動和數學規劃，以及對非線性和複雜的最佳化問題進行建模和分析。
- 蟻群最佳化算法、模擬退火算法等啟發式方法也被廣泛套用於廣義最最佳化問題中。
- 基於非參數和半參數模型的廣義最佳化方法：如機器學習、深度學習和支持向量機等也涉及到廣義最最佳化理論。
- 多目標最佳化問題：常常存在多個衝突的目標，需要通過特定的方法尋找各目標之間的折衷解。常用的多目標最佳化算法有 DEMO，NSGA-II 等。
總的來說，廣義最最佳化理論和模型是一組廣泛的工具，適用於各種實際問題的最優解或近似最優解的求解。這些理論和模型不僅在理論科學研究中具有重要套用，也在工程、經濟、金融和其他領域中發揮著重要作用。