导语:在现代化的企业管理中,为了有效地获取理想的经济效益,我们需要对企业的所有因素和条件进行全盘的分析,并以此制定多样的可行方案,经过逐一的比较和论证,挑选出最优的那个方案,并且对其进行优化,最终形成一套实施性的方案。这就是管理优化原理的精髓所在。
局部优化,顾名思义,就是针对系统部分的设备进行孤立的调控和优化。以中央空调系统为例,局部优化就是针对某台或几台设备的参数进行调整,只关注这些设备的优化而不考虑整体系统的协调性。
全局优化,从字面意思上理解,就是要对整个系统进行优化,着眼于系统的整体性和协调性,使各个部分的功能得到充分的发挥,从而实现整个系统的最佳运行效果。
在优化过程中,局部优化和小问题的解决往往是必不可少的,但小问题的优化却不一定能自然地导向整个大问题的优化,特别是当系统具有非线性和复杂性的时候。在局部优化小问题的我们还要注意全局优化统筹,才能实现系统的协调性和整体最优。接下来,我们就来逐一探讨一下局部优化小问题与全局优化统筹的相关
局部优化顾名思义,就是只关注局部范围内的优化,而忽略了全局的影响。在某些情况下,局部优化可能会导致全局最优解,但很多时候,局部优化得到的解仅仅是局部最优,并非全局最优。
举例来说:在一个山坡上寻找最高点,如果只在局部区域内寻找,很可能找到的是局部最高点,而不是整个山坡的最高点。
表 1 局部最优与全局最优
特征 | 局部最优 | 全局最优 |
---|---|---|
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优化范围 | 局部 | 全局 |
结果 | 可能不是最优解 | 一定是最优解 |
适用场景 | 问题较小且结构简单的情况 | 问题较大且结构复杂的情况 |
局部最优的问题可以通过全局优化的方法来解决。全局优化是一种考虑全局影响的优化方法,可以找到全局最优解。解决局部最优的方法主要有:
1. 模拟退火算法:模拟退火算法是一种基于概率的优化算法,它从一个随机解出发,不断地修改解,并根据修改后的解是否比当前解更好来决定是否接受修改。通过逐渐降低温度,模拟退火算法可以避免陷入局部最优。
2. 遗传算法:遗传算法是一种基于自然选择的优化算法,它从一个种群的随机解出发,不断地交叉和变异解,并根据解的适应度来选择下一代种群。通过这种方式,遗传算法可以探索整个解空间,找到全局最优解。
3. 粒子群优化算法:粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法,它从一个种群的随机解出发,不断地更新个体的速度和位置,并根据群体中最优的解来引导个体的搜索方向。通过这种方式,粒子群优化算法也可以避免陷入局部最优。
局部优化和全局优化并不是相互排斥的,而是可以结合起来,从而达到更好的优化效果。结合局部优化和全局优化的方法主要有:
1. 分层优化:分层优化将问题分解为多个层次,在每一层进行局部优化,再将局部最优解作为下一层的初始解。通过这种方式,可以避免陷入局部最优,同时也能兼顾局部和全局的优化。
2. 混合优化:混合优化将两种或多种优化方法结合在一起,从而发挥それぞれの优势。例如,可以先用全局优化方法找到一个近似全局最优解,再用局部优化方法对近似解进行精细化优化。
小问题的优化可能会对全局最优解产生影响,特别是当小问题是系统中的关键问题时。例如,在一个生产系统中,如果某个工序的效率低下,会影响整个生产系统的效率。优化这个工序的效率可以提高整个生产系统的效率。
表 2 小问题优化对全局最优解的影响
影响因素 | 影响方式 |
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小问题的关键性 | 关键问题优化后,全局最优解可能显著改善 |
小问题的优化幅度 | 优化幅度越大,对全局最优解的影响越大 |
小问题的关联性 | 小问题与其他问题的关联性越大,对全局最优解的影响越大 |
在优化小问题时兼顾全局最优解,可以采用以下方法:
1. 分析小问题的关联性:确定小问题与其他问题的关联性,重点优化关键问题和关联性强的
2. 设定优化目标:在优化小问题时,设定全局优化目标,并将小问题的优化目标与全局优化目标相协调。
3. 采用分层优化:将问题分解为多个层次,在每一层优化小再将局部最优解作为下一层的初始解。通过这种方式,可以避免陷入局部最优,同时也能兼顾局部和全局的优化。
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