【发布时间】：2022-01-04 10:41:08
【问题描述】：
假设我在给定范围 [a,b] 上定义了一个函数 f(x)，其中 f(x) > 0。我想最大化 f，但我的算法只能最小化给定函数。
鉴于前提，最小化 -f(x) 或 1/f(x) 有什么区别？ 对我来说，鉴于 f(x) 始终为正，根本没有区别，因为在任何一种情况下，全局最大值都变成了 [a,b] 的全局最小值。 精度：我对这个过程使用标准的遗传算法。我主要关心的是它如何根据使用的功能探索空间，但到目前为止，似乎完全没有区别。
【问题讨论】：
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1/f(x)是倒数，函数逆是完全不同的东西。 -
我认为任何最小化算法都使用梯度或其近似值，并且 1/f(x) 的梯度与 f(x) 的梯度完全不同。在简单的情况下可能无关紧要，但当涉及到有限精度时，您最好小心。
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@n.m.：遗传算法通常依赖于函数评估，而不是梯度。
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@timk：更喜欢 -f，计算速度更快，数值中性。
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标签： algorithm function optimization