Я работаю в американской компании, разрабатывающей софт для химической и нефтегазовой промышленности. Одной из наиболее востребованных тем в этой области является оптимизация чего-либо при заданных параметрах производства. Например, минимизация расходов на выработку какого-нибудь газа, максимизация прибыли при реализации топлива, максимизация давления в какой-нибудь трубе при вариабельных термодинамических параметрах на другой части проектируемого завода и заданных ограничениях и т.д. Я занимался реализацией методов оптимизации для подобных задач и, думаю, накопил ощутимый опыт в этой области. С этого поста хотел бы начать серию обзоров известных методов оптимизации.
Введение
Оптимизация — это процесс нахождения точки экстремального значения некоторой заданной целевой функции
. Это один из крупнейших краеугольных камней прикладной математики, физики, инженерии, экономики, промышленности. Область её применений необъятна и может распространяться от минимизации физических величин на микро- и макроуровнях до максимизации прибыли или эффективности логистических цепочек. Машинное обучение также заострено на оптимизации: всевозможные регрессии и нейроные сети пытаются минимизировать ошибку между предсказанием и реальными данными.
Экстремум может быть как минимумом, так и максимумом, но обычно принято изучать любую оптимизацию исключительно как поиск минимума, поскольку любая максимизация эквивалентна минимизации из-за возможности поменять знак перед целевой функцией:
. Следовательно, в любом месте ниже под оптимизацией мы будем понимать именно минимизацию.
