简化分批法是一种解决最优化问题的算法,它具有解决时间充分长、计算量大、可以去求极值的特点。简化分批法的适用范围是以目标函数(或代价函数)为主要描述的多元函数极小值、极大值优化问题。特点是:
1.具有高效的收敛性:由于简化分批法中对多元函数做出的改变只是小的,因此该法能够迅速收敛,只需要较少的迭代次数就可以达到最优解;
2.收敛点的稳定性:由于每次改变只是小的,因此获得的最优解不会受到小的变化而影响;
3.能够解决复杂的优化问题:当多元函数有多重约束的时候,简化分批法能够更好的解决该优化问题,因此具有应用范围广泛的特点。
简化分批法拓展知识:简化分批法以可行解的迭代改进法为主,是一种基于可行解的改进方法,求最优解的步骤是从一个可行解出发,通过一步步小的改变来达到最优解。简化分批法的改变比其他优化算法更小,所以能够更快地收敛。