优化方法及其应用（最优化方法及其应用）

本文目录一览：

• 1、全局优化的工具和方法包括什么
• 2、运用最优化方法解决土木工程问题的实例
• 3、运用创新的方法思考日常生活中哪些物品是可以优化的如何优化
• 4、最优化问题是啥
• 5、财务应用优化效率的工作方法有哪些方面
• 6、多目标智能优化算法及其应用的序言

全局优化的工具和方法包括什么

确定性方法和随机方法，全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法、多目标遗传算法、模拟退火求解器和粒子群求解器。全局最优化在许多领域的重要应用，方法主要包括确定性方法和随机方法。MATLAB中有个全局优化工具箱集成了几个主流的全局优化算法，包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法、多目标遗传算法、模拟退火求解器和粒子群求解器。全局优化是2018年公布的计算机科学技术名词。

运用最优化方法解决土木工程问题的实例

做人做事只有更好没有最好。工程方案也是如此，只有更优没有最优。

同一个项目，不同的公司，不同的技术人员，或者同一个技术人员的不同时期都会有不同的方案，这和设计人员的经验以及对项目的理解有非常大的关系，因此方案的优化就是通过现场的实际情况以及项目的重要性对方案进行尽可能的降低造价、施工工期或者施工难易程度等方面进行一些更科学的配置。但无论如何进行方案优化，核心问题是保证方案的可行性、安全性、经济性。

至于实例，我觉得不重要，关键在于要理解方案优化的理念和掌握的原则。

运用创新的方法思考日常生活中哪些物品是可以优化的如何优化

优化物品如下：

一、热水器洗澡时，不能直接放出热水。往往要放掉很多凉水才会有热水流出来。

二、给花浇水。但是浇多了或是浇少了花都会死掉。如果花盆可以感应的花是否需要浇水就好了。

三、家中开门的钥匙太多。小孩子携带也很容易丢失。若是可以识别家人的指纹或是面孔，既简单又安全，还省去了携带钥匙的麻烦，小偷也不容易破门而入。

优化方式如下：

1、一位60多岁的老教师，为了教会学生节约，将学生扔进垃圾桶里的饼子拣起来当着全班80多名同学的面吃了，这让学生心灵受到强烈震撼。这是9月8日上午发生在师大附中补习班里二班的一幕。从老师的行为中我启发了继承和发扬优良传统，培养勤俭节约的好习惯，不仅有利于节约型校园建设，也有利于个人的全面发展。

2、但是我们身边水、电、纸张、粮食等浪费现象时有发生。有些宿舍的高额电缆是忘记关饮水机、热水器或忘记拔充电器赞成的；有宿舍的电脑迷们为了自己的QQ成为一个太阳，24小时开机挂QQ既浪费电力，又损耗机器；在食堂里一桶桶学生倒掉的剩菜、剩饭；一双双用过的一次性筷子堆在一起；宿舍的阳台里，电灯泡24小时开着。

3、校园里诸如此类的浪费现象实在是举不胜数。由此可见，我们应该建设节约型校园，通过各式各样的方法使广大师生逐步树立起科学发展观、能源瓮中保护观、合理的消费观与正确的价值观，以推进人与自然的和谐发展，为祖国的未来培养既有节能意识，又有节能习惯，又懂节能意识的一代新人。

4、学校浪费水费水电、粮食、纸张告老等现象屡见不鲜。虽然我们此时体会不到资源的缺乏，但是在不久的将来，这种现象就会越来越明显，例如电力资源与我们的生活关系密切，有些地方现在还点着煤油灯，由于电力高州不完备而赞成的。与此同水资源在我们生活中缺一不可的东西，正如水资源是人类的源。

最优化问题是啥

最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。本章将介绍最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用。主要是线性规划问题的模型、求解（线性规划问题的单纯形解法）及其应用――运输问题；以及动态规划的模型、求解、应用――资源分配问题。

财务应用优化效率的工作方法有哪些方面

一、优化流程

1.先记帐、后付款（先单后款）

所谓先单后款是学习银行手工账时代的结果，即在款项支付之前必须先填制好记账凭证；而不是按传统方法——付款后再做凭证。其好处有：

a)账务与业务同步。打破传统会计处理今天吃饭明天刷碗的状况；且下游等待上游，督促上游环节加快步伐，使上游无法在将来处理业务，只能现在完成，这是对人性弱点的直接消除。

b)提前发现异常。账务处理过程可以发现业务处理的不当之处。比如支付应账款，超付时多数财务软件均有红字提示。尽早发现，尽早处理，避免资金损失或搭上超多追讨时间。

c)互相监督。有上进心的出纳能发现记账凭证的错误。出纳登记的资金日记账可以及时与账务系统的资金日记账核对，将错误消除在初始阶段。

d)零活运用。先单后付并不强求100%业务均如此，对于紧急异常业务适当零活。但账务处理时间不应超过第2日资金日报的报出时间。

e)做好衔接。出纳和会计要及时、多次互传凭证、单据，互相理解。

f)坚持应用。即使在月末结帐时，仍须先单后款，保证日清。

多数企业资金收付业务占总凭证量的比例在50%左右，先单后款可以极大提高工作效率。

2.分散工作

将月末工作分散，提前到月初月中，不在月末突击、集中，最终会减少甚至不在月末加班。

a)趁热打铁。在本月报表出具后，立即填制下月报表的上期及期初数。

b)提前填制摊销、预提凭证。

3.分割和整合

将原来的整体工作分成小块，原来小块的工作整合在一起完成。

a)小变大。综合考虑，设置固定的办理期间，减少因经办人外出而带来的不必要等待。如报销时间的规定。如果业务较少，就应每周集中一天报销，减少日常现金存量，避免安全问题。如果业务较多就应每日定时报销。

b)大变小。把原来一月处理一次事宜，改成每周处理一次。比如出库单生成记账凭证，如果每周处理，月末只剩一周业务，业务量自然就小，即使出错，也容易查找原因。这样的改变，总体业务量可能增加，但可取之于减少月末工作量。

4.倒推、挤压

以出报表的时间，减去经压缩的财务处理时间（通过提高效率），倒推并规定业务部门提供财务核算基础资料的时间。此处强调一点，规定数据报送时间的文件一定得由公司第一把手签发，否则没有效力。

应向其他部门普及财务工作是经营业务的归纳这个观点，否则一半以上的非财务人员会认为：财务只是算工资或发工资的。普及后就可以要求业务部门配合按时、准确的提供原始数据。

5.合理规划

合理规划财务部整体与个人工作，区分出不同的紧急、重要级别，自行安排。此处涉及时间四象限法的运用。补充如下：

时间“四象限”法是美国的管理学家科维提出的一个时间管理的理论，把工作按照重要和紧急两个不同的程度进行了划分，基本上可以分为四个“象限”：

1)既紧急又重要(如客户投诉、即将到期的任务、财务危机等)

2)重要但不紧急(如建立人际关系、人员培训、制订防范措施等)

3)紧急但不重要(如电话铃声、不速之客、部门会议等)

4)既不紧急也不重要(如上网、闲谈、邮件、写博客等)

处理顺序为：先是既紧急又重要的，接着是重要但不紧急的，再到紧急但不重要的，最后才是既不紧急也不重要的。

“四象限”法的关键在于第二和第三类的顺序问题，必须非常小心区分。另外，也要注意划分好第一和第三类事，都是紧急的，分别就在于前者能带来价值，实现某种重要目标，而后者不能。

上述是传统的四象限法解法，下述是经修正及个人理解：

1)四个象限是会转换的，“不紧急不重要”会变成“紧急而重要”，也就是千里长堤，溃于蚁穴的道理。就像到了飞机场发现没带身份证一样。及时、妥善处理小事情，会避免因小失大。

2)对于领导人员，应将所有工作按上述标准划分为四象限，通过“授权”和“提前规划”这两个工具，将第一、第二、第三象限事项下分，自己只处理不紧急不重要的业务。

二、工作量整合

1.消除浪费。

浪费包括方方面面，成本费用增加是浪费，效率低下也是流费，只不过浪费的是时间。

1)准确率与复核之间的辩证关系。

复核不产生任何价值，如果前一环节就保证准确，根本不需复核。

2)全局观。

自己出错会造成自己或下游环节使用几倍的时间来更正错误，甚至根本没有反悔的机会。

自己的少量付出可以节约下游大块的时间，那么就该多做一些。如果自己的大量付出可以节约下游更大的节约，那么想考虑增加本岗业务，撤销或合并下一岗位。

2.消除无关劳动。

多数财务人员总做非财务业务，如果只是低级重复性工作，那么拒绝好了。理由很简单，财务是专业工作，应想办法研究如何更专业，从财务角度创造更大效益。而不是将人人都能完成的工作拿在手里，影响财务进步，落后于经营发展。这是中国目前企业的通病，老板以实际行动来鄙视财务。

3.主管以上岗位应消除低价值工作，培养下属完成。

如果一个人从事出纳业务10年，财务经理应该心理不安，因为这会导致其学不会其他技能，几乎断绝其职业后路。也说明，培养下属不到位。其实培养是针对下级，对同级甚至上级就叫传播，取星星之火可以燎原之意，不保守。这样，就可以把自己熟练掌握（可以相对称为低价值）的工作交予他人，保持自己领先。如果所有人都这样想，人人都是多能的，业务水平会整体提高。

4.简化工作。

定期梳理工作，去掉不必要的环节。

三、精益求精

1.合理化建议。

不论大小，只要有改，就是进步。不积小流，无以成江河。采纳应奖，鼓励创新。

2.自我完善，多学习、多请教。

从事财务这一行，注定学习伴终身。要多学多用，读书、请教、探讨都是途径。经营业务多是滚滚向前的车轮，如何保证财务与经营业务配套，甚至枕戈以待，是每个财务人员必须要未雨绸缪的。

3.利用外力。

不在于我们自我掌握多少，而是在于我们能利用他人实现多少。自己难以完成或难以独立完成的业务列出，请他人协助或请专家。建立良好的人际关系在此就有体现，如果没有他人愿意帮忙，那么我们会很辛苦。

四、职业素养

1.格式

保证文档的格式美观、重点突出，一是自我素养的体现，也是提高他人查阅效率的利器。

2.勾稽关系（内外、公式、全局）

勾稽关系体现数据的准确性，表现在：

1)报表内数据之间与报表外经营数据的对应。

2)报表公式准确，尤其使用Excel时，很多错误都是因为未检查公式导致。

3)全局考虑是一种数字的敏感性，比如生产单耗，年总产量、年销售总额等指标，本身就是一种客观限制。如果数据超过这种客观局限，财务人员公信力会大大降低。

五、集体与个体

1.人性的弱点

多数人常常为自己的付出与收获不对等而感叹社会不公，这是可以的。但社会不会因为弱势群体的反映就会改变多少，因为社会就是阶级构成的，在一个家庭就争纷不止，何况庞大的国家。

对于财务人员，往往干得最多、工资居中，又掌握一手工资数据，更容易心中不平。而财务部内控升迁调资，更是带来大家的不满。

对于心中的不平，变或实际的不平，冷静应对，是每个财务人员必须的心态。因为事情往往不因我们的喜好而改变，就像这句台词：

你见或者不见我，我就在那里，不悲不喜；

你念或者不念我，情就在那里，不来不去；

你爱或者不爱我，爱就在那里，不增不减；

你跟或者不跟我，我的手就在你手里，不舍不弃；

...

其实，每个人都有自己的优势，体现在方方面面。比如，口才好，计算机水平高、自己的亲戚是大官，很有钱。这都是资源，如何利用，是否能够利用，才是我们应该考虑的。发挥自己的特长，就会体现“尺有所长、寸有所短”的优势，何必自我卑贱。

每个财务人员如果都能平静分析自己的短长，摩擦就会减少，关系就会融洽，把有限的时间不用在窝里斗，效率就会提高。

2.集体的力量

俗话说：男女搭配，干活不累。一男一女就是最基本的集体，体现的就是恰当的组合。如何把优势不同的人员组合分配，是集体产生1+12力量的前提。

3.个人组成向上的集体

实现集体的积极向上，基础在于个人积极向上。如果个人抵制不断，只好将他赶下车。如果集体谋求大发展，末位淘汰也需要。

4.明确的奖罚措施

现代财务不需要大锅饭，所有人应该明白，成绩代表过去，老板只关注现在和未来。今天出错不能用昨日的成绩来抵顶。

5.发挥个人的积极能动性

这个一是体现在良好的流程，能促进个人必须积极主动，无法消极。二是个人必须有上进心，期望更好的未来，不要得过且过。

五、提高效率的归宿

1.当我们提高效率的时候，我们是否想过，提高效率的目的是什么？答案必定五花八门。我的看法是，提高效率是为了得到对应的收益。收益内容太广，比如为了不加班，为了有更多的空余时间学习，为了提升自己，甚至是别人的认可。

2.财务效率应与生产经营发展配套或者超过。

3.财务效率应得到老板的认同及奖励，而不是被资本家当做逆来顺受的潜力无限的老黄牛。这既是对财务经理的提醒也是对老板的提醒。如果“被老黄牛”，请选择用脚投票。

多目标智能优化算法及其应用的序言

大多数工程和科学问题都是多目标优化问题，存在多个彼此冲突的目标，如何获取这些问题的最优解，一直都是学术界和工程界关注的焦点问题.与单目标优化问题不同，多目标优化的本质在于，大多数情况下，某目标的改善可能引起其他目标性能的降低，同时使多个目标均达到最优是不可能的，只能在各目标之间进行协调权衡和折中处理，使所有目标函数尽可能达到最优，而且问题的最优解由数量众多，甚至无穷大的Pareto最优解组成。

智能优化算法是一类通过模拟某一自然现象或过程而建立起来的优化方法’这类算法包括进化算法、粒子群算法、禁忌搜索、分散搜索、模拟退火、人工免疫系统和蚁群算法等。和传统的数学规划法相比，智能优化算法更适合求解多目标优化问题。首先，大多数智能优化算法能同时处理一组解，算法每运行一次，能获得多个有效解。其次，智能优化算法对Pareto最优前端的形状和连续性不敏感，能很好地逼近非凸或不连续的最优前端。目前，智能优化算法作为一类启发式搜索算法，已被成功应用于多目标优化领域，出现了一些热门的研究方向，如进化多目标优化，同时，多目标智能优化算法在电力系统、制造系统和控制系统等方面的应用研究也取得了很大的进展。

本书力图全面总结作者和国内外同行在多目标智能优化算法的理论与应用方面所取得的一系列研究成果。全书包括两部分，共8章。第一部分为第1-4主要介绍了各种多目标智能优化算法的理论。其中第1章为绪论，介绍各种智能优化算法的基本思想和原理。第2章介绍多目标进化算法，主要描述多目标进化算法的基本原理、典型算法和各种进化机制与策略，如混合策略、协同进化和动态进化策略等。第3章介绍多目标粒子群算法，包括基本原理、典型算法、混合算法和交互粒子群算法等。第4章描述除粒子群算法和进化算法之外的其他多目标智能优化算法，主要介绍多目标模拟退火算法、多目标蚁群算法、多目标免疫算法、多目标差分进化算法和多目标分散搜索等。

第二部分为第5-8章，主要介绍了多目标智能优化算法的应用’包括神经网络优化、生产调度、交通与物流系统优化、电力系统优化及其他。第5章描述人工神经网络的多目标优化，主要包括Pareto进化神经网络、径向基神经网络、递归神经网络和模糊神经网络。第6章介绍交通与物流系统优化，主要描述了智能优化算法在物流配送、城市公交路线网络和公共交通调度等方面的应用。

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