模拟退火算法优化高维最优控制问题：全局收敛性提升

本文主要探讨了基于模拟退火算法的最优控制问题全局优化策略，发表于2005年的国防科技大学航天与材料工程学院的研究论文。最优控制问题通常涉及高维非光滑且非线性的约束优化，这使得传统非线性规划算法在求解过程中面临着收敛性差、容易陷入局部最优解的挑战。作者针对这些问题，采取了多重参数化方法来转换优化问题的形式，这种方法有助于降低问题的复杂性，使求解过程更加高效。 作者采用非可微精确罚函数技术处理约束条件，这种技术能够更好地处理约束条件下的优化问题，确保算法能够在满足约束的同时寻找全局最优解。模拟退火算法在此文中扮演了关键角色，作为一种全局优化算法，它具有良好的收敛性，能够在复杂的搜索空间中寻找到全局最优解，避免了遗传算法和序列二次规划等经典优化算法可能遇到的局部收敛问题。 通过实例分析，作者展示了模拟退火算法在解决时间最优和燃料最优控制这类典型问题时的优越性能。实验结果强有力地证明了模拟退火算法在全球优化方面的可靠性，它不仅能有效地找到全局最优解，而且相较于其他传统算法，具有更高的效率和更稳定的性能。 这篇论文对于解决最优控制问题中的全局优化难题提供了创新的方法，并证实了模拟退火算法在这一领域的应用潜力。它不仅提升了非线性约束优化问题的求解质量，也为未来在高维度、复杂约束的优化问题中寻求全局解决方案奠定了理论基础。