Optimization 最优化问题中目标函数的标度

在许多优化算法中，我看到它们使用缩放因子来缩放目标函数。我不明白这背后的原因是什么。为什么在优化算法中需要目标函数的缩放？它在没有缩放的情况下工作吗。从逻辑上讲，它应该可以工作，但我现在有点困惑

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我希望您能回答我的问题，并感谢您在优化问题中经常使用缩放来： A） 使更好的答案看起来更好（日志缩放） 或 B） 使OK答案和稍微好一点的答案之间的差别更接近（取消函数）

大多数算法应适用于非缩放目标函数，但在缩放版本上可能会更好

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要查看效果，我建议在两个版本上运行元启发式。

你有一个例子来说明你的意思吗？在Glowwswarm优化算法中有一个更新规则：l（t+1）=（1-rho）l（t）+ghamma*J（x（t））；ghamma是比例因子。在这里，我不明白为什么我们需要使用缩放。你是说让一个更好的答案看起来更好？我找不到任何例子可以清楚地解释这个问题。addon-我相信萤光虫荧光素更新过程中伽马的缩放是为了将值保持在算法的可接受范围内。否则可能会超过最大值。我以前从未使用过这种特定的算法，但在粒子群优化算法中，速度有一个最大值。