凸优化是人工智能算法不？

一、凸优化是人工智能算法不？

是的，

凸优化算法是机器学习里面比较重要的一个概念，理解凸优化需要掌握多个高等数学的概念，本文在讲解过程中逐步解析这些数学概念，深入浅出的解析整个凸优化相关的问题。

二、优化算法和算法区别？

优化算法主要分为启发式算法和智能随机算法。

1.1  启发式算法

启发式方法指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。或者说是一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。启发式算法依赖对问题性质的认识，属于局部优化算法。

启发式算法的特点是在解决问题时，利用过去的经验，选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。启发式优化方法种类繁多，包括经典的模拟退火方法、遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法等群智能算法。

算法比较灵活、书写很随意，没有语言界限。

三、能源优化算法？

提高能源利用效率的方法

能源利用效率 j = a/q = (q-b)/q= 1 - b/q .

提高能源利用效率的方法 = 提高j = 提高 a/q= (q-b)/q= 1- b/q 的方法.

q---总消耗能源

a---有效有用能源消耗

b---无用无效能源消耗

有 a+b=q

又 b>0,a>0

所以就有 0 <j<1

所以提高能源利用效率 j 是有极限的，不可能=1。

所以提高能源利用效率的方法有：

1. 降低 (b/q) ,

2. q不变降低 b ,

3. b不变增加 q ,

4 .a不变降低 q ,

5. q不变增加 a ,

6. 2个 和 多个 方法的组合。

------各部门 ，各单位（很多）------ 具体的，有所不同。

但是 总方法 相同。

四、如何优化vdf算法？

基于Chia的设计模式，如果某个节点的VDF计算速度高于其他节点，有可能会发起某种安全攻击。因此，为了避免这一威胁，Chia希望节点中运行的VDF算法是最高效的，所以基本没有什么优化空间。为此，Chia还举办了两次VDF效率竞赛，以高额的奖励来吸引业内精英参与到本次活动中来，广泛汲取大家的智慧，来获取效率最高的VDF。Chia里用到的VDF算法其实很简单，就是对一个数x进行连续的T次平方计算，x是一个未知阶的群组（a group of unknown order）的元素。为什么是未知阶的群组，其中缘由也很简单：

如果群组的阶为d，那么根据群组的性质：

就会存在未达到指定次数T，就得到正确结果，这与Chia的设计不一致；因此，群组的阶是无法被知道的；生成未知阶的群组的方式有两种：

基于RSA的群；

虚二次域类群；

五、优化算法有哪些？

优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。

对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等。而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法，如遗传算法和蚁群算法，此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。

六、分解算法是是优化算法吗？

分解算法是是优化算法。

分解算法是传统多目标优化算法中的基础策略，但是分解策略还未能广泛的应用于多目标进化优化算法中。

基于分解的多目标进化算法MOEA/D：将一个多目标优化问题分解成许多单目标优化子问题，然后同时对这些子问题进行优化。由于对每一个子问题进行优化时仅使用该子问题邻近的几个子问题的相关信息，因此MOEA/D算法有较低的计算复杂度。实验结果显示了使用标准化目标函数的MOEA/D算法能够处理不同缩放程度的目标。此外，使用高级分解方法的MOEA/D算法对三目标测试问题进行优化时可以生成一系列均匀分布的解。

七、智能优化算法和梯度优化的差别？

1.梯度优化算法一般是针对结构化的问题，有较为明确的问题和条件描述，如线性规划，二次规划，整数规划，混合规划，带约束和不带约束条件等，即有清晰的结构信息；而智能优化算法一般针对的是较为普适的问题描述，普遍比较缺乏结构信息。

2.梯度优化算法不少都属于凸优化范畴，有唯一明确的全局最优点；而智能优化算法针对的绝大多数是多极值问题，如何防止陷入局部最优而尽可能找到全局最优是采纳智能优化算法的根本原因：对于单极值问题，传统算法大部分时候已足够好，而智能算法没有任何优势；对多极值问题，智能优化算法通过其有效设计可以在跳出局部最优和收敛到一个点之间有个较好的平衡，从而实现找到全局最优点，但有的时候局部最优也是可接受的，所以传统算法也有很大应用空间和针对特殊结构的改进可能。

3.梯度优化算法一般是确定性算法，有固定的结构和参数，计算复杂度和收敛性可做理论分析；智能优化算法大多属于启发性算法，能定性分析却难定量证明，且大多数算法基于随机特性，其收敛性一般是概率意义上的，实际性能不可控，往往收敛速度也比较慢，计算复杂度较高。

八、路径优化算法最短步骤？

基本思想：首先求出长度最短的一条最短路径,再参照它求出长度次短的一条最短路径，依次类推，直到从顶点v 到其它各顶点的最短路径全部求出为止

九、dijkstra堆优化算法详解？

基于贪心思想，只适用于边长为非负数的图

O（mlogn）

算法流程：

1. 初始化的dist[1]=0，其余节点的dist为正无穷；

2. 找出一个未被标记、dist[x]最小的节点x并标记；

3. 扫描x的所有出边（x,y,z），若dist[y]>dist[x]+z，则更新dist[y]；

4. 重复2、3，直到所有节点被标记；

十、什么是交替优化算法？

ADMM是增广拉格朗日乘子法的一种延伸，只不过将无约束优化的部分用块坐标下降法(或称交替最小化)来分别优化，从而将大的全局问题分解为多个较小、较容易求解的局部子问题，并通过求解子问题得到大的全局问题的解。