精华内容
下载资源
问答
  • 局部优化的技术有哪些
    2019-12-31 12:56:36

    1、局部优化的定义

    局部优化定义为应用于代码的线性部分的优化,也就是代码中没有转入或转出语句。一个最大的线性代码序列称为基本块的优化。在优化前,通常将代码序列按一下定义划分为一个一个的基本块,在基本块内进行优化。

    2、基本块的定义

    基本块:指代码序列中一组顺序执行的语句序列。
    其中只有一个入口,一个出口,并且入口是基本块的第一个语句,出口是基本块的最后一个语句。

    3、根据优化范围,可将优化分为:局部优化、循环优化、全局优化。

    循环优化:优化效率最高,因为循环会反复执行。实施循环优化包括将循环内的代码外提、强度削弱和删除归纳变量等。
    窥孔优化:简单有效的改进代码质量的技术,通过分析一小段目标指令,并替换为更短更快的指令,从而提高代码的质量。

    更多相关内容
  • 这里我给大家分享的一种折衷的办法,局部优化,即实现单独对代码中某个函数或者某个C文件进行优化,这样就可以保证对优化带来的风险进行有效的控制。
  • 基于局部优化方法的半导体激光器反源技术.pdf
  • 在网格光滑数值模拟中,当Laplacian方法使网格品质下降或者产生无效网格,数次缩短移动距离仍不能使网格品质提高时,改用局部优化方法。将Laplacian方法与局部优化方法相结合,保证了所有网格品质都得到提高,同时只...
  • 本文以同煤集团挖金湾煤矿为工程背景,针对局部通风漏风问题,运用数值模拟对通风系统进行了优化以及提出了新的堵漏风技术
  • 基于局部优化方法的半导体激光器反源技术,曹长庆,曾晓东,本文讨论了利用远场数据估计半导体激光器源分布的逼近信赖域的局部优化方法,模拟实验表明,这是一种稳定性好,精度较高的方法,
  • 对于一个给定的程序,我们可以把它划分为一系列的基本块。...局限于基本块范围内的优化称为基本块内的优化,或者称为局部优化。所谓基本块,是指程序中一个顺序执行的语句序列,其中只有一个入口和一个出口。 ...

    预备知识简述.

    对于一个给定的程序,我们可以把它划分为一系列的基本块。在各个基本块范围内,分别进行优化。局限于基本块范围内的优化称为基本块内的优化,或者称为局部优化。

    所谓基本块,是指程序中一个顺序执行的语句序列,其中只有一个入口和一个出口。入口就是其中的第一个语句。对于一个基本块来说,执行时只能从其入口进入,从其出口退出。

    下面的三地址码序列就构成了一个基本块:
    T1:=a*a
    T2:=a*b
    T3:=2*T2
    T4:=T1+T2
    T5:=b*b
    T6:=T4+T5
    如果一条三地址码语句为x:=y+z,则称对x定值引用y和z。对于基本块内的某个名字某个给定点,如果在程序中(包括在本基本块和其他基本块)这个名字在这个点以后被引用,我们就称这个名字在这个给定点是活跃的。

    划分基本块の算法.

    1. 首先要求出四元式程序中各个基本块的入口语句,它们是:
      a).程序的第一个语句;
      b).能由条件转移语句或无条件转移语句转移到的语句;
      c).紧跟在条件转移语句后面的语句。
    2. 对以上求出的每一入口语句,构造其所属的基本块。基本块是由该入口语句A到另一入口语句B(不包括语句B),或者到一条转移语句C(包括语句C),或者到一条停语句D(包括语句D)之间的语句序列组成的;
    3. 凡未被纳入某一个基本块中的语句,都是程序中控制流无法到达的语句,所以这些语句也是不会执行到的,我们完全可以把他们从程序中删除。

    介绍完了划分基本块的算法之后,我们用一个例子来具体地看看算法执行的过程和结果:

    【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

    在这里插入图片描述
    根据算法流程,第一步先找出入口语句,它们分别是第1、4、6、8,我们在下一张图中用红色序号标明。

    【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

    在这里插入图片描述
    下一步是构造每一个入口语句的基本块。对于语句1来说,它的基本块范围只能到3号语句,因为4号语句是另一个入口语句了。对于语句4来说,它的基本块范围是[4…5],因为6号语句是另一个入口语句。[6…7]基本块的划分方法与上面同理,而8号语句遇到halt语句才完成了自己基本块的构造。综上,上面的四元式代码序列,划分出来4个基本块:[1…3]、[4…5]、[6…7]和[8…9],如下图所示:

    【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

    在这里插入图片描述

    基本块内可以实现の优化.

    除了我们在中间代码优化(一)中介绍过的删除多余运算以及删除无用赋值两种技术外,基本块内还可以实现下列优化操作。

    1.合并已知量.

    假设在一个基本块内有下面这样的语句:
    T:=2
    ...
    S=2*T
    如果在对T赋值以后没有改变过,则S=2*T中的两个运算对象也都是在编译时的已知量,那么就可以在编译时计算出S的值,而不必等到程序运行时才计算。也就是说可以把上面基本块中的最后一句变换为S=4,这样的变换叫做合并已知量。

    2.临时变量改名.

    假设在一个基本块内有语句T=b+c,其中T是一个临时变量名,那么如果我们将这一语句改为S=b+c并且将整个基本块中所有出现T的地方都改成S,则不改变基本块的值。事实上,总可以将一个基本块变换成另一个等价的基本块,是其中定义临时变量的语句改成定义新的临时变量。

    3.交换语句位置.

    假设在一个基本块里有下列两个相邻的语句:T=b+c;S=x+y,并且x、y均不为T,b、c均不为S,那么交换这两个语句的顺序并不会影响基本块的执行结果。有时候我们通过交换语句的次序,可以产生出更加高效的代码。

    4.代数变换.

    代数变换的具体含义是对于基本块中的求值表达式,用代数上等价的形式替换,目的是将复杂的运算变成简单的运算。很有名的秦九韶公式(Horner’s Rule)就是一种代数等价的变换,将多项式求值变得很高效率。例如语句x=x+0;y=y*1中的运算并没有执行的意义,可以从基本块中删除;再比如x=y**2中的幂运算,通常需要调用函数来实现,通过代数变换,可以用x=y*y来代替。

    程序流图.

    通过构造一个有向图,我们称之为流图。在这个图中我们可以将程序的控制流信息附加到图的有向边上,从而表示一个程序。流图以基本块为结点,那个以程序的第一条语句为入口语句的基本块作为首结点。如果在某个执行顺序中,基本块B 2 _2 2紧接在基本块B 1 _1 1之后执行,则从B 1 _1 1到B 2 _2 2有一条有向边。也就是说如果:

    1. 有一个条件(无条件)转移语句从B 1 _1 1的最后一条语句转移到B 2 _2 2的第一条语句,或者;
    2. 在程序的序列中,B 2 _2 2紧跟在B 1 _1 1之后,并且B 1 _1 1的最后一条语句不是一个无条件转移语句

    我们就说B 2 _2 2是B 1 _1 1的后继,而B 1 _1 1是B 2 _2 2的前驱。前面我们给出的基本块划分算法中的实例中,就是一个程序流图的例子。控制流图的优势在于,它可以清晰地表示出三地址码所不能表征的控制流信息,从而有助于我们进行控制流、数据流分析。从本质上来说,控制流图也是一种中间代码。

    DAG表示及其应用.

    DAG是Directed Acyclic Graph的首字母缩略词,意为有向无环图。基本块的DAG表示,是一种图中结点带有标记附加信息的形式。标记可以有下述的三种:

    1. 图的叶结点以一标识符(变量名)或常数作为标记,表示该结点代表了这个变量或常数的。如果需要叶结点表示某个变量A的地址,则使用addr(A)作为这个结点的标记。有些叶结点上的标记有下标0,代表它是这个变量的初值。
    2. 图的内部结点以一运算符作为标记,表示该结点代表使用这一运算符,并将其后继结点代表的值作为操作数而获得的运算结果
    3. 图中的结点可能附加一个或多个变量标识符,这意味着这些变量都具有该结点所代表的值。

    我们先看一个DAG图的实例,对其有一个宏观的印象,再介绍代码基本块的DAG构造算法。

    (1)T0:=3.14
    (2)T1:=2*T0
    (3)T2:=R+r
    (4)A:=T1*T2
    (5)B:=A
    (6)T3:=2*T0
    (7)T4:=R+r
    (8)T5:=T3*T4
    (9)T6:=R-r
    (10)B:=T5*T6
    

    在这里插入图片描述

    【上图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

    图中是这个四元式代码序列对应的DAG图构建过程,最终的DAG图展示如下:

    【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

    在这里插入图片描述
    我们可以对照上面给出的标记信息的解释,来理解一下每个结点所代表的值、意义以及对应了哪一条三地址码语句。

    DAG构造算法.

    假设DAG各结点的信息将采取某种适当的数据结构来存放,例如链表。并且设有一个标识符(当中包括常数)与结点的对应表,NODE(A)是描述这种对应关系的一个函数,它的返回值或者是一个结点编号n,或者没有返回值。当NODE(A)=n时,意味着DAG中存在一个结点n,它的标记或者附加标识符是A。
    我们讨论的中间代码形式,只限于以下三种:

    1. A:=B
    2. A:=op B
    3. A:=B op C 或 A:=B[C]

    基于以上假定,我们给出基本块的DAG构造算法。

    1. 初始化,DAG=NULL. 考察基本块中的每一条中间代码,依次执行以下步骤;
    2. 如果NODE(B)无定义,则构造一个标记为B的叶结点,并且定义NODE(B)的返回值是这个结点。①如果当前代码是(0)型A:=B,则记NODE(B)的值为n,跳转到第四步;②如果当前代码是(1)型A:=op B,则跳转到第二步的第一分支;③如果当前代码是(2)型,并且如果NODE(C)无定义,那么就构造一个标记为C的叶结点并且定义NODE(C)的返回值是这个结点,跳转到第二步的第二分支。
    3. ①如果NODE(B)是标记为常数的叶结点,则跳转到第二步的第三分支,否则跳转到第三步的第一分支;②如果NODE(B)和NODE(C)都是标记为常数的叶结点,则跳转到第二步的第四分支,否则跳转到第三步的第二分支;③执行op B(合并已知量),令得到的新常数为k. 如果NODE(B)是处理当前代码新构造出来的结点,则删除它。如果NODE(k)无定义,则构造一个以k为标记的叶结点。置NODE(k)=n,跳转到第四步。④执行B op C(合并已知量),令得到的新常数为k. 如果NODE(B)或NODE©是处理当前代码新构造出来的结点,则删除它。如果NODE(k)无定义,则构造一个以k为标记的叶结点。置NODE(k)=n,跳转到第四步。
    4. ①检查DAG中是否已经存在一个结点,它的唯一后继为NODE(B)并且标记为op(查找公共子表达式),如果没有则构造结点n,否则就把已有的结点作为它的结点并设该结点为n。跳转到第四步。②检查DAG中是否已经存在一个结点,它的左后继为NODE(B),右后继为NODE(C),并且标记为op(查找公共子表达式),如果没有则构造结点n,否则就把已有的结点作为它的结点并设该结点为n。跳转到第四步。
    5. 如果NODE(A)无定义,则把A附加在结点n上并令NODE(A)=n;否则先把A从NODE(A)结点上的附加标识符集中删除(如果NODE(A)是叶结点,则不用删除A),把A附加到新的结点n上,并令NODE(A)=n。
    6. 跳转回第一步,继续处理下一条代码。

    接下来我们以上面示例中的三地址码序列作为实例,来模拟一次DAG构造算法的执行。

    (1)T0:=3.14
    (2)T1:=2*T0
    (3)T2:=R+r
    (4)A:=T1*T2
    (5)B:=A
    (6)T3:=2*T0
    (7)T4:=R+r
    (8)T5:=T3*T4
    (9)T6:=R-r
    (10)B:=T5*T6
    
    1. T0:=3.14,作为(0)型代码,根据算法中的步骤,在第1步中先构造NODE(B),并将它的值标记为n,然后跳转到第4步,将T0附加在构造出的结点n上,得到下面这个DAG:

      【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

      在这里插入图片描述

    2. T1:=2*T0,作为(2)型代码,先构造出标记为常数2的结点,因为NODE(T0)已经存在,就跳转到第2步的第二分支。由于标记2和标记3.14都是常数,所以再跳转到第2步的第四分支,执行2*T0的运算,构造出以6.28为标记的结点NODE(k),并且由于NODE(2)是当前语句生成的结点,所以需要删除以NODE(2),跳转到第4步。因为NODE(T1)无定义,所以将T1附加到这个结点上,最后生成下示的DAG图:

      【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

      在这里插入图片描述

    3. T2:=R+r,作为(2)型代码,首先构造NODE(R),再构造NODE(r),跳转到第2步的第二分支,由于R和r都不是常数,所以跳转到第3步的第二分支。查找发现DAG中并没有左后继为NODE(R),右后继为NODE(r)的结点,所以构造这样的一个结点n,跳转到第4步,将T2附加在结点n上,得到下面的DAG图:

      【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

      在这里插入图片描述

    4. A:=T1*T2,作为(2)型代码,通过算法的流程到达第3步的第二分支,查找发现并没有左后继为NODE(T1),右后继为NODE(T2)的结点,于是构造一个这样的结点n,在第4步中将A附加到结点n的标记上,得到这样的DAG图:

      【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】
      在这里插入图片描述

    5. [5…8]的三地址码序列,都是以及存在的结点,只要将标识符附加到既有的结点上即可,DAG如下:

      【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

      在这里插入图片描述

    6. T6:=R-r的构造过程和T2:=R+r类似,区别在于T6这一语句构造时R和r的结点已经存在了,所以只需要构造标记为-的内部节点;B:=T5*T6的构造过程和A:=T1*T2一致,需要注意的是在第四步中要将原本附加在NODE(A)结点上的标记B删去,重新附加在T5*T6的结点上,最终的DAG图如下:

      【下图引用自中南大学徐德智老师的编译原理2020年授课PPT】

      在这里插入图片描述

    通过上面的例子,我们可以得到下面的一些结论:

    1. 对于任何一句代码,如果其中的运算量都是编译时的已知量,那么DAG中并不会生成其内部节点,而是直接进行运算,将结果(也是常数)作为一个标记生成叶结点。例如我们T1:=2*T0的构造过程,可以看出步骤2的作用就是合并已知量
    2. 算法的步骤3是查找公共子表达式,对具有公共子表达式的代码,DAG算法只产生一个计算该表达式值的内部结点,而将那些被赋值的变量直接附加在这唯一的结点上。例如我们T3:=2*T0这样代码的构造过程。
    3. 如果某个变量被赋值后,在它被引用前又被重新赋值,那么算法的步骤4能够将其从前一个值的结点上删除,也就是说步骤4有删除无用赋值的作用。

    因此我们可以利用这样的DAG来重新生成原基本块的,一个经过了优化的中间代码序列。

    DAG与基本块の优化.

    如果DAG的某个内部结点上附有多个标识符,说明计算该结点值的表达式是一个公共子表达式,当我们将该结点重新写成中间代码时,就可以实现删除多余运算,所以按照这样的思想,我们可以根据DAG写出下面的中间代码:

    (1)T0:=3.14
    (2)T1:=6.28
    (3)T3:=6.28
    (4)T2:=R+r
    (5)T4:=T2
    (6)A:=6.28*T2
    (7)T5:=A
    (8)T6:=R-r
    (9)B:=A*T6
    

    这段代码就是对最初的中间代码实现了合并已知量、删除多余运算、删除无用赋值三种优化后的结果。除了可以应用DAG进行基本块的优化之外,我们从DAG中还能得出下列信息:

    • 在基本块之外被定值,并且在基本块内被引用的所有标识符,就是DAG图中叶结点上标记的那些标识符;
    • 在基本块内被定值,并且定值之后能够被引用的所有标识符,就是DAG图中内部结点上附加的那些标识符。

    利用这些信息,我们还可以进一步地删除中间代码中的无用赋值,但这需要获取有关变量在基本块后面被引用的情况(数据流分析)。如果DAG中某个结点上附加的标识符在后面并没有被引用,那么就不生成对该标识符的赋值语句;又如某个结点上不附有任何标识符或者上面附加的标识符在后面不被引用,而且它也没有前驱结点,这就意味着基本块内以及基本块之后都不会引用该结点的值,那么就可以不生成该结点的代码;再比如有这样的两条语句A=x op y;B=A并且第一条语句的结果A只在第二条语句被引用,那么完全可以将这两条语句合并为B=x op y.
    我们现在假设,对于上面已经经过DAG优化的中间代码来说,T0,T1,T2,T3,T4,T5,T6在后面的代码都不会被引用,那么中间代码序列就可以写成下面的样子:

    S1=R+r
    A=6.28*S1
    S2=R-r
    B=A*S2
    

    其中没有生成对T0,T1,T2,T3,T4,T5,T6赋值的语句,S1、S2是用于存放中间结果的临时变量。上述语句序列是根据结点的构造顺序[n 5 _5 5,n 6 _6 6,n 7 _7 7,n 8 _8 8]来生成的,如果我们采用其他顺序,并且保证任意结点的语句在其后继结点的语句之后、转移语句(如果有的话)仍然是基本块的最后一个语句即可。这里如果我们按照[n 7 _7 7,n 5 _5 5,n 6 _6 6,n 8 _8 8]的顺序来重写中间代码:

    S1=R-r
    S2=R+r
    A=6.28*S2
    B=A*S1
    

    在目标代码生成部分,我们会看到后一种中间代码是优于前一种代码的,我们会介绍如何重排DAG的结点顺序以生成更加高效的目标代码。

    复杂基本块.

    我们前面在讨论DAG构造算法时,假定了代码种类只有三种:

    1. A:=B
    2. A:=op B
    3. A:=B op C 或 A:=B[C]

    然而当基本块中出现数组元素引用、指针以及过程调用时,情况就复杂起来。例如我们考察下列语句序列:

    x=a[i]
    a[j]=y
    z=a[i]
    

    如果我们头铁,不做变通地应用DAG构造算法,将a[i]视为公共子表达式,那么“优化”后的代码序列就会如下:

    x=a[i]
    z=x
    a[j]=y
    

    我们考虑i=j并且y≠a[i]的情况,这确实是存在的一种情况,那么上述"优化"前后的代码结果是不同的。问题的原因在于,当我们对一个数组元素赋值时,我们可能改变表达式a[i]的右值,即使a和i的值都没有改变。因此我们对数组a的一个元素赋值时,我们“注销”所有标记为[ ]、左边的变元是a加上或减去一个常数的结点。即我们认为对于这样的结点来说,再添加附加标识符是非法的,从而取消了它作为公共子表达式的资格。这一操作要求我们对每个结点设置一个标志位来标记该结点是否被“注销”。另外,对每个基本块中引用的数组a,我们可以保存一个节点表,当中的内容是当前未被注销,但若有对a中一个元素赋值则必须被注销的结点。
    对指针赋值*p=w,其中p是一个指针会产生同样的问题。如果我们不知道p指向哪一个变量,就要认为它可能指向基本块中的任何一个变量。当构造这种赋值语句的结点时,要将DAG中各结点上所有标识符(包括叶结点标识符)都予以注销。将DAG中所有结点上的标识符都注销,也同时意味着DAG中的所有结点都被注销。
    在一个基本块中的一个过程调用将注销所有的结点,因为对被调用过程的情况缺乏了解,我们必须假定任何变量都可能因为副作用而发生变化。
    在DAG与基本块の优化中我们提到过,可以不按照DAG结点的构造顺序来重写代码,这种操作就必须注意DAG中的某些结点一定要遵守某种顺序。我们根据上面对于数组元素、指针以及过程调用情况的本来意义,将重写中间代码时DAG结点之间必须遵守的顺序归纳如下:

    1. 对于数组a任何元素的引用或赋值,都必须跟在原来位于其前面(如果有的话)对于数组a任何元素的赋值之后;
    2. 对于数组a任何元素的赋值,都必须跟在原来位于其前面(如果有的话)对于数组a任何元素的引用之后;
    3. 对于任何标识符的引用或赋值,都必须跟在原来位于其前面的任何过程调用或通过指针进行的间接赋值之后;
    4. 任何过程调用或通过指针进行的间接赋值,都必须跟在原来位于其前面的对于任何标识符的引用或赋值之后。

    总结来说就是,当重写基本块时,任何数组a 的引用不可以互相调换次序,并且任何语句不得跨越一个过程调用语句或者一个通过指针的间接赋值语句。

    展开全文
  • Matlab全局优化与局部优化

    千次阅读 2018-04-01 10:15:51
    优化问题一般分为局部最优和全局最优,局部最优,就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优,是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。函数局部最小点是那种它的函数值小于或等于附近点的点。但是...

    在实际的工作和生活过程中,优化问题无处不在,比如资源如何分配效益最高,拟合问题,最小最大值问题等等。优化问题一般分为局部最优和全局最优,局部最优,就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优,是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。

    • 函数局部最小点是那种它的函数值小于或等于附近点的点。但是有可能大于较远距离的点。

    • 全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。



    matlab中的提供的传统优化工具箱(Optimization Tool),能实现局部最优,但要得全局最优,则要用全局最优化算法(Global  Optimization Tool ),主要包括:
    1. GlobalSearch) 全局搜索和(MultiStart)多起点方法产生若干起始点,然后它们用局部求解器去找到起始点吸引盆处的最优点。

    2. ga  遗传算法用一组起始点(称为种群),通过迭代从种群中产生更好的点,只要初始种群覆盖几个盆,GA就能检查几个盆。


    3. simulannealbnd)模拟退火完成一个随机搜索,通常,模拟退火算法接受一个点,只要这个点比前面那个好,它也偶而接受一个比较糟的点,目的是转向不同的盆。

    4. patternsearch )模式搜索算法在接受一个点之前要看看其附近的一组点。假如附近的某些点属于不同的盆,模式搜索算法本质上时同时搜索若干个盆

    下面我就一些具体例子,来说明各种优化方法:
    (1)先看一个求最小值的普通优化问题
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    %%目标函数
    f = @(x) x.*sin(x) + x.*cos(2.*x);
    %% 的取值范围
    lb = 0;
    ub = 10;
    %% 寻找最小值和绘图
    x0 = [0 1 3 6 8 10];
    hf = figure;
    for i=1:6
       x(i) = fmincon(f,x0(i),[],[],[],[],lb,ub,[],...
                      optimset('Algorithm','SQP','Disp','none'));
       subplot(2,3,i)
       ezplot(f,[lb ub]);
       hold on
       plot(x0(i),f(x0(i)),'k+')
       plot(x(i),f(x(i)),'ro')
       hold off
       title(['Starting at ',num2str(x0(i))])
       if i == 1 || i == 4
           ylabel('x sin(x) + x cos(2 x)')
       end
    end


    可以看出,初值x0不同,得到的结果截然不同,这说明这种求解器,能寻找局部最优,但不一定是全局最优,在起点为8时,取得全局最优。

    我们换一种求解器:fminbound,这种求解器不需要给点初值。

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    x2 = fminbnd(f,lb,ub);
    figure
    ezplot(f,[lb ub]);
    hold on
    plot(x2,f(x2),'ro')
    hold off
    ylabel('x sin(x) + x cos(2 x)')
    title({'Solution using fminbnd.','Required no starting point!'})



    现在我们尝试全局最优的方法:GlobalSearch

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    % Leason Learned: Use the appropriate solver for your problem type!
    %% But what if |fmincon| was the only choice?
    % Use globalSearch or MultiStart
    problem = createOptimProblem('fmincon','objective',f,'x0',x0(1),'lb',lb,...
                'ub',ub,'options',optimset('Algorithm','SQP','Disp','none'));
    gs = GlobalSearch;
    xgs = run(gs,problem);
    figure
    ezplot(f,[lb ub]);
    hold on
    plot(xgs,f(xgs),'ro')
    hold off
    ylabel('x sin(x) + x cos(2 x)')
    title('Solution using globalSearch.')



    因此全局最优的方法能够获取全局最优。

    (2)再看一个线性拟合的问题:
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    close all, clear all, clc
    %% Pharmacokinetic Data
    t = [ 3.92,  7.93, 11.89, 23.90, 47.87, 71.91, 93.85, 117.84 ]              %#ok<*NOPTS>
    c = [0.163, 0.679, 0.679, 0.388, 0.183, 0.125, 0.086, 0.0624 ]
     
    plot(t,c,'o'), xlabel('t'), ylabel('c')
     
    %% 3 Compartment Model
    model = @(b,t) b(1)*exp(-b(4)*t) + b(2)*exp(-b(5)*t) + b(3)*exp(-b(6)*t)
     
    %% Define Optimization Problem
     
    problem = createOptimProblem('lsqcurvefit', ...
                                'objective', model, ...
                                'xdata', t, 'ydata', c, ...
                                'x0',ones(1,6),...
                                'lb', [-10 -10 -10  0   0   0 ],...
                                'ub', [ 10  10  10 0.5 0.5 0.5], ...
                                'options',optimset('OutputFcn',...
                                @curvefittingPlotIterates))
    %% solve
    b = lsqcurvefit(problem)  

    结果:最小二乘拟合结果误差较大


    现在我们尝试全局最优方法:MultiStart
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    %% Multistart
    ms = MultiStart                                                            
    [b,fval,exitflag,output,solutions] = run(ms, problem, 50)                   %#ok<*NASGU,*ASGLU>
     
    %%
    curvefittingPlotIterates(solutions)
     
    %%
    problem.options.OutputFcn = {};
    tic, [b,fval,exitflag,output,solutions] = run(ms, problem, 100), toc  %计算算法的时间



    可以看出全局优化结果较好,误差较小。
    这种算法的运行时间 :Elapsed time is 6.139324 seconds.

    现在我使用并行计算的方式解决:
    1
    2
    3
    4
    5
    %% Parallel Version
    matlabpool open 2 %开启两个matlab并行计算
    ms.UseParallel = 'always' %开启并行计算
    tic, [bp,fvalp,exitflagp,outputp,solutionsp] = run(ms, problem, 100); toc
    matlabpool close
    结果:14 out of 100 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.
    Elapsed time is 4.358762 seconds.
    Sending a stop signal to all the labs ... stopped.
    可以看出,运行时间减少,提高了效率。

    (3)再看一个寻找最小值的问题
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    %% Objective Function
    % We wish find the minimum of the |peaks| function
    clear all, close all, clc
    peaks
     
    %% Nonlinear Constraint Function
    % Subject to a nonlinear constraint defined by a circular region of radius
    % three around the origin
    type circularConstraint
     
    %% Define Optimization Problem
    problem = createOptimProblem('fmincon',...
                                'objective',@(x) peaks(x(1),x(2)), ...
                                'nonlcon',@circularConstraint,...
                                'x0',[-1 -1],...
                                'lb',[-3 -3],...
                                'ub',[3 3],...
                                'options',optimset('OutputFcn',...
                                                   @peaksPlotIterates))
                                 
    %% Run the solver |fmincon| from the inital point
    % We can see the solution is not the global minimum
    [x,f] = fmincon(problem)    



    这种方法只能寻找局部最优。
    现在用全局优化算法:
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    %% Use |MultiStart| to Find the Global Minimum
    % Define the multistart solver
    close all
    ms = MultiStart %这里可以换成GlobalSearch
    %% Run |Multistart|
    % Well use 5 starting points
    [x,f,exitflag,output,solutions] = run(ms, problem, 5)





    (4)再举一个模拟退火即模式搜索的算法 :
      [x fval] = simulannealbnd(@objfun,x0,lb,ub,options)

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    %% Objective Function
    % We wish find the minimum of the |peaks| function
    clear all, close all, clc
    peaks
     
    %% Nonlinear Constraint Function
    % Subject to a nonlinear constraint defined by a circular region of radius
    % three around the origin
    type circularConstraint
     
    %% Define Optimization Problem
    problem = createOptimProblem('fmincon',...
                                'objective',@(x) peaks(x(1),x(2)), ...
                                'nonlcon',@circularConstraint,...
                                'x0',[-1 -1],...
                                'lb',[-3 -3],...
                                'ub',[3 3],...
                                'options',optimset('OutputFcn',...
                                                   @peaksPlotIterates))
                                 
    %% Run the solver |fmincon| from the inital point
    % We can see the solution is not the global minimum
    [x,f] = fmincon(problem)                                                    
     
    %% Use Simmulated Annealing to Find the Global Minimum
    % Solve the problem using simmulated annealing.  Note that simmulated
    % annealing does not support nonlinear so we need to account for this in
    % the objective function.
    problem.solver  = 'simulannealbnd';
    problem.objective = @(x) peaks(x(1),x(2)) + (x(1)^2 + x(2)^2 - 9);
    problem.options = saoptimset('OutputFcn',@peaksPlotIterates,...
                                'Display','iter',...
                                'InitialTemperature',10,...
                                'MaxIter',300)
     
    [x,f] = simulannealbnd(problem)
    f = peaks(x(1),x(2))  
     



     Use Pattern Search to Find the Global Minimum
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    %% Use Pattern Search to Find the Global Minimum
    % Solve the problem using pattern search.
    problem.solver  = 'patternsearch';
    problem.options = psoptimset('OutputFcn',@peaksPlotIterates,...
                                'Display','iter',...
                                'SearchMethod',{@searchlhs})
     
    [x,f] = patternsearch(problem)

    展开全文
  • SAR成像并行仿真的访存局部优化技术
  • 研究了当前在结构优化设计中处理全局约束问题的方法,进而提出了局部刚度修正法,即只要修改部分构件的刚度就可使全局约束条件得到满足。通过算例和工程实践表明,对规模为1000个节点、50个设计变量的杆系结构,在...
  • 本文实例讲述了MySQL数据库优化技术的配置方法。分享给大家供大家参考,具体如下: (一)减少数据库访问 对于可以静态化的页面,尽可能静态化 对一个动态页面中可以静态的局部,采用静态化 部分数据可以生成XML,或者...
  • 通过将粒子群优化算法(PSO)与经典局部一维搜索技术相结合,提出一种嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法(LLS-PSO)。该算法在基本粒子群优化算法中引入一维搜索技术,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了...
  • 采用有限元法和优化技术相结合的方法同时解决钢桥面板的局部受力问题与局部稳定问题,其中钢桥面板的结构分析采用等效格子梁法,编制了分析程序;钢桥面板的局部稳定计算采用日本规范.以计入结构材料重量和焊缝体积...
  • 通过将粒子群优化算法(PSO)与经典局部一维搜索技术相结合,提出一种嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法(LLS-PSO)。该算法在基本粒子群优化算法中引入一维搜索技术,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了在最...
  • 大数据-算法-数据局部性及其编译优化技术研究.pdf
  • 变压器局部放电源的超声波定位法是利用超声发射、传播和测量技术完成的。电力变压器在长期运行过程中,当内部绝缘的某些薄弱部位在高场强作用下发生局部放电时[1],超声波能量放出,球形超声波在不同介质中向外...
  • 嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法.pdf
  • Microchip推出的PIC18系列单片机由于采用改进型的哈佛结构及优化的硬件结构,内含三个间接寻址寄存器FSR0、FSR1和FSR2, RAM 和ROM 空间都比较大, 因此PIC18非常适合于采用C语言进行软件设计。C语言具有可读性强, 便于...
  • 考虑局部裂纹失效的拓扑优化,刘湃,亢战,本文基于断裂力学分析和拓扑优化技术,研究了抑制结构局部断裂失效的设计方法。考虑了线弹性材料的脆性断裂问题,采用有限元方法
  • 主人身份: 代码质量: 最新版本:介绍Gradient-Free-Optimizers提供了一组易于使用的优化技术,这些技术的目标函数只需要一个最大化的任意分数即可。 这使得无梯度方法能够解决各种优化问题,包括: 优化任意数学...
  • 引入局部线性嵌入算法,借鉴其能对高维数据进行映射降维的特点,提出一种基于局部线性嵌入的免疫检测器优化生成算法,利用局部线性嵌入对高维数据预处理优化降维,并结合实值否定选择算法生成检测器.将该算法用于检测...
  • 下面是一些关于客户端JS性能的一些优化的小技巧: 1. 关于JS的循环,循环是一种常用的流程控制。JS提供了三种循环:for(;;)、while()、for(in)。在这三种循环中 for(in)的效率最差,因为它需要查询Hash键,因此应...
  • 但 Javascript 性能优化绝不是一种书面的技术,Nicholas 的技术演进列出了10条建议,帮助你写出高效的 JS 代码。 1. 定义局部变量 当一个变量被引用的时候,JavaScript将在作用域链中的不同成员中查找这个变量。作用...
  • 算法将布谷鸟全局搜索能力与Powell方法的局部寻优性能有机地结合,并根据适应度值逐步构建精英种群候选解池在迭代后期牵引Powell搜索的局部优化,在保证求解速度、尽可能找到全局极值点的同时提高算法的求解精度。...
  • 5. 组合优化-算法设计技巧 1. 从任意一个匹配 M 开始,比如一条边或者是一个极大匹配 2. 选定一个 M-非饱和顶点 u 3. 重复步骤 2 直到所有顶点
  • 直方图均衡化去雾 全局直方图 局部直方图 retinex增强
  • 优化原理

    千次阅读 2021-07-20 04:21:30
    现代企业管理为了以尽可能少的综合耗费获取尽可能大的经济效益和社会效益,就要对生产经营活动中的一切因素、条件...中文名优化管理适用范围类型概念理论含义一个学习过程优化原理涵义编辑语音这里的优化是一个学...

    现代企业管理为了以尽可能少的综合耗费获取尽可能大的经济效益和社会效益,就要对生产经营活动中的一切因素、条件及其相互之间的关系进行全面、系统的分析,并在此基础上拟定出多种可供选择的方案,通过比较、论证,选择期中最能实现管理目的的一个方案,进行充实、优化并最后形成实施方案。这就是管理优化原理的涵义。

    中文名

    优化管理

    适用范围类    型

    概念理论

    含    义

    一个学习过程

    优化原理涵义

    编辑

    语音

    这里的优化是一个学习过程,即不断使系统的效益达到令人满意程度的过程。为什么说优化是一个学习过程呢?因为“令人满意的程度”是一个变量。俗话说“人类永不知足”,人类会不断提出更高的要求,那么满意度的提高就没有止境。

    优化原理内容

    编辑

    语音

    优胜劣汰、适者生存,这是自然法则。在技术和经济活动中也是如此,因此在作技术经济分析和评价选择时,要遵从优化原理。

    优化原理基本思路

    优化是相对的、有条件的,是在一定时期和一定范围内、满足某指标或某目标时的优化。优化的基本思路是:先界定时间相范围;再确定目标或指标;最后作分析评价、对比择优。

    优化原理类型

    局部优化与全局优化  局部优化是技术经济子系统的优化;全局优化是大系统的优化,两者之间在目标上有一致性,也存在矛盾。在量上即有叠加性,也有非叠加性。用部比比足基础,全局优化是目的,局部比化要服从于全局优化。

    静态优化和动态沈比  在技术经济分析中,不考虑时间因素的影响的优比是的态比比,考虑时间因累的影响的’优化是动态优化。静态优化过程简便,动态优化更符合客观实际,两N2比比方式各有适用场合,当两种的优化结果发生矛盾时,应以动态比化为准。

    单目标优化和多目标优化  优化过程中,按满足的日际钦可分为单目标优化;多目标优化,单目标优化是多目标优化的基础,多目标优化是单口际比比的综合。单目标优比简称.多口际优化复杂。

    确定条件下的优化和模糊条件下的优化  确定条件下的优化是指在各种技术经济条件都确定的情况下的优化,可用运筹学中的最优规划方法(如线性规划、动态规划等)求解;模糊条件—1;的优化是指技术经济条件不明朗情况下的优化,可用模糊数学理论将模糊条件定量化之后,再问常规方法求解;最后再根据模糊理论进行解的实际优化解释。

    最优化和次优化  最优化是追求的目标,但由于各种客观条件的限制和人们对于技术经济客观条件认识的局限性,往往难于达到技术经济效果的最优而只能达到令人比较满意的次优。

    优化原理资源最优配置

    资源的最优配置是协调配置资源的结果,是经济效益、社会效益、环境生态效益的统一。要对资源的用途作出选择,对资源的开发利用从布局、规划、规模、结构、顺序等诸方面进行最优决策、合理配置、科学组合、综合利用,以为社会提供更多更好的产品和服务为目的。从某种意义上说,资源最优配置就是提高资源的利用效果从而提高经济效益。资源的有限性和需求无限性之间的矛盾,资源用途的多样性与对资源占用或消耗一次性之间的矛盾,必然要求要对资源进行优化配置。优化配置时,通常要解决好生产什么和生产多少,如何进行生产,何时何地生产,为什么进行生产等问题。

    对资源的最优利用,一方面,要考虑到资源选择具有排斥性,从而就会产生反映资源利用的机会成本;另一方面,资源选择又具有替代性,用生产可能性边界曲线可以说明资源的替代规律和最优配置问题,并可根据弹性经济学理论,运用替代弹性方法寻求资源合理替代和合理组合与配置的途径。

    优化原理要点

    编辑

    语音

    优化原理就是按照特定的目标,在一定的限制条件下,以科学、技术和实践经验的综合成果为基础,对标准系统的构成因素及其关系(即标准化对象的结构、型式、规格、性能参数等)进行选择、设计或调整,使之达到最理想的效果。

    简言之,就是标准化对象的功能要求与结构的最佳选择和确定。

    优化原理包括以下要点;优化的目的是达到特定目标的要求。确定目标是优化的出发点定优先顺序。如果有多项目标,应分清主次,确

    弄清限制条件是优化的前提,标准受系统内外和相关因素制约,只有在条件许可范围内和相关因家协调平衡的基础上,优化的结果才能是现实可行的和可以接受的。

    优化应该以科学技术和实践经验的综合成果为基础和依据。

    优化的基本方法是在定量分析和定性分析相结合的基础上,对方案进行选择、设计、评价、比较和决策。

    优化原理特征

    编辑

    语音

    在标准化活动中贯穿着“员优思想”:它不是凭人的一般经验进行决策,凭人的经验决策的方案是粗略曲,常常不是员优的,尤其不易做到总体最优。优化原理则要求达到最优,特别是达到总体最优。

    运用先进的技术手段——数学方法和电子计算机等。

    运用员优化方法对标准系统进行处理。

    优化原理运用

    编辑

    语音

    管理优化原理是从宏观角度提出来的。在国民经济管理中贯彻优化原理,首先强调整体最优化。要想获得较好的效益,首先要处理好速度和效益的关系。发展国民经济没有持续稳定的增长速度是不行的,但是速度与效益必须统一。在处理两者关系时应坚持如下三点:

    1、生产发展速度要以经济效益为出发点,及生产发展速度要服从经济效益,这事最重要的一条。只有再提高经济效益条件下的较快发展速度,才能较好地满足需要。单纯追求发展速度,不考虑经济效益,根本不能真正满足人民日益增长的物质和文化生活的需要。

    2、提高经济效益是加快生产发展的速度。

    生产的增长在生产水平较低阶段时,主要依靠加大生产要素的投入。由于生产自愿的限制,在生产发展到较高水平时,随着科学技术的进步,生产增长主要依靠提高资源的利用旅。这种是有粗放型想集约型发展的必然规律。由外延扩大再生产为主向内涵扩大再圣餐为主的转换,是生产发展的必然规律。而且投入生产要素不断增加,即积累的不断增加,归根到底是经济效益提高的结果。只有提高经济效益,通过技术改造,提高现有生产能力的利用率,降低原材料、能源消耗,提高劳动生产率,降低成本,增加盈利,才能增加积累、增加固定资产投资,从而加快生产增长率。这是生产增长的根本途径。

    3、提高经济效益的必要条件是适度发展速度。

    首先,符合社会需要的产品增加爱,能够满足需要,本身就是提高经济效益。其次增长率过低,不利于挖掘生产潜力和有效利用生产资源,会导致经济效益的下降。在生产结构、供求关系正常条件下,提高生产率,能使有效的人、财、物力自愿得到有效使用,发挥规模经济效益,相对减少固定费用,表现为产量增加,物质消耗降低、劳动生产率提高,成本降低、赢利增加。再次,要正确处理好宏观经济效益和微观经济效益的关系。经济管理工作,既要考虑全局的效益,又要照顾局部的效益,使两者统一才是最佳的社会经济效益。最后,提高经济效益的关键是人的因素。现代管理者要不断更新知识,提高管理水平,为获得更多更好的效益创造必要条件。

    管理的优化原理在现代企业的经营管理中被广泛运用。可以说,现代企业的经营管理过程就是优化企业整体管理的动态过程。例如,企业战略的制定、经营目标的确定、经营决策和实施计划的制定、各种资源的利用、生产要素结构、产品结构和劳动组合等,都应该运用管理的优化原理,使之在一定条件下达到最优化。

    词条图册

    更多图册

    展开全文
  • 针对煤矿井下局部通风系统管控技术无法有效实现远程控制和实时监测的问题,采用PLC技术、模糊PID、变频技术和工控软件对局部通风机控制系统进行升级改造,实现在地面上对井下局部通风机进行远程控制和实时管理,解决了...
  • 基于局部投影的视差图像拼接平滑优化.docx
  • 煤矿开采冲击地压煤层实践表明,不正确的开拓布置和开采方式一经形成就难于改变,临到煤层开采时,只能采取局部措施,而且耗费很大,成效有限,故合理的开拓布置和开采方式是防治冲击地压的根本性措施。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 181,077
精华内容 72,430
关键字:

局部优化的技术有哪些