動力學系統參數尋優
正文
在一組約束條件下,尋找動力學系統的一組參數,使給定的指標達到最優值（極大或極小值）的方法。它廣泛套用於系統的分析、綜合與設計中。在實際的動力學系統尋優問題中，給出指標的解析式很困難或者給出的解析式很複雜，一般只能針對具體參數，通過仿真來計算系統的指標。為了尋求使指標達到最優值的參數，必須進行多次運行仿真。因此，動力學系統尋優是多次運行仿真的一個重要方面。動力學系統參數尋優方法的基本步驟是：①給定一組初始參數，並用仿真的方法計算出系統在這一參數下所達到的指標。②按照一定的規則在某一個尋優方向上找到一組新的參數，它和初始參數之間的距離稱為尋優步長。新參數必須滿足約束條件。③再用仿真的方法計算出系統在新參數下所達到的指標。④判斷新參數是否已使指標達到最優值;如果尚未達到,則繼續由這組新參數出發再重新尋找，直到使指標達到最優值為止。尋優的效率不僅取決於確定尋優方向和尋優步長的規則，還取決於仿真的效率。
動力學系統參數尋優的算法大多來源於非線性規劃的疊代數值解法，如區間消去法、插值法、單純形法、共軛梯度法等（見非線性規劃）。為了解決多極值指標和泛函限制條件的問題，80年代出現了一些新算法，如自適應隨機法，它能在尋優過程中自適應地選擇尋優步長分布的最優方差，並周期地探測局部最優的尋優步長方差，從而找到改進的新區域，降低落入局部極值的機率。
