【技術實現步驟摘要】
本申請實施例涉及數據處理，尤其涉及一種用于多參數優化算法的數據降維方法。
技術介紹
1、在優化模型輸入輸出或解決具體問題時，多參數尋優是一個常見的挑戰。目前，已有多種算法具備多參數尋優的能力，例如梯度下降法、模擬退火法、遺傳算法等。這些算法大多基于一定的規則對被分析參數進行“同時”尋優。以遺傳算法為例，它通過模擬自然選擇和遺傳機制來搜索最優解，對所有參數同時進行編碼和進化操作。然而，這種“同時”尋優的方式存在一些問題：
2、計算復雜度高：當參數數量較多時，算法的搜索空間會急劇擴大，導致計算量劇增，優化效率降低。
3、易陷入局部最優：由于參數之間的相互影響和制約，算法在搜索過程中可能過早地收斂到局部最優解，而無法找到全局最優解。
4、參數收斂速度不一致：在優化過程中，不同參數的收斂速度可能差異很大。一些參數可能已經收斂到穩定值，而另一些參數仍在較大范圍內波動。這種不一致性會導致算法的優化效果受到限制。
5、針對上述問題，現有的一些改進方法試圖通過引入自適應機制、并行計算等手段來提高算法的性能。然而，這些方法往往只能在一定程度上緩解上述問題，而無法從根本上解決它們。
6、本專利技術的方案正是針對現有算法的這些缺點進行改進的。本專利技術提出了一種在多參數尋優過程中，逐步降低被優化參數個數的數據降維方法——減參算法。該方法可以針對任意優化算法或優化過程，在其計算/尋優過程中實現被分析參數的逐步減少，從而提高算法性能。通過逐步剔除已經收斂的參數，本專利技術可以減小搜索空間，降低計
技術實現思路
1、為了克服上述技術缺陷，本申請實施例提供一種用于多參數優化算法的數據降維方法。其主要方案如下：
2、s1、首先確定多參數尋優問題的被優化參數集[pj]及具體參數個數j；
3、s2、選取一個可以進行多參數優化的算法作為尋優算法，記為fopt；
4、s3、確定該尋優算法的迭代總步數isum和規避系數α，根據迭代總步數isum和規避系數α得到被優參數的判據起點γo和判據終點γd：
5、γo＝1+isum·(1-α)
6、γd＝isum
7、γo和γd取值為非整數時需向下取整；規避系數α取值視迭代總步數isum的大小而定；
8、s4、運行尋優算法fopt，提取fopt計算過程中每次迭代時每個參數的取值；
9、s5、計算每個參數的歸一度norj：
10、s6、計算減參算法的降維因子
11、s7、比較每個被優化參數的歸一度norj是否小于減參算法的降維因子根據比較結果對待優化參數集[pcon]中的被優化參數進行更新；
12、s8、判斷待優化參數集[pcon]是否為集，根據判斷結果確定是否結束算法優化工作。
13、本申請實施例采用上述技術方案可以實現以下技術效果：
14、提高優化效率：通過逐步減少被優化參數的個數，本專利技術的方法能夠顯著降低算法的復雜度和計算量，從而提高優化效率。特別是在處理高維數據時，這種效果更加明顯。
15、避免陷入局部最優解：由于本專利技術的方法在尋優過程中不斷剔除已經收斂的參數，因此能夠減少算法在局部最優解附近的徘徊，提高找到全局最優解的概率。
16、增強算法魯棒性：本專利技術的方法不依賴于特定的優化算法或問題領域，具有廣泛的適用性。同時，通過調整規避系數和降維力度等參數，可以靈活控制算法的收斂速度和優化效果，從而增強算法的魯棒性。
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1.一種用于多參數優化算法的數據降維方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的數據降維方法，其特征在于，
3.根據權利要求1所述的數據降維方法，其特征在于，
【技術特征摘要】
1.一種用于多參數優化算法的數據降維方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鄧幫林，付建勤，李超，孫成琪，張坤，譚樹煌，
申請(專利權)人：廣東海洋大學，
類型：發明
國別省市：
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