波前优化（wavefront optimization）是一种常用于解决函数优化问题的数值算法。其原理是基于动态规划的思想，通过将优化问题划分为若干小的子问题，并通过求解子问题来逐步逼近最优解。
具体来说，波前优化将优化问题拆分为多个阶段，每个阶段都有一个波前。在每个阶段，通过逐个考虑可能的决策并计算相应的目标函数值来更新波前。在下一个阶段，根据上一个阶段的波前选择出一个最优决策，并将该决策的结果作为新的波前开始下一个阶段的计算。通过不断迭代并逐步更新波前，最终得到全局最优解。
波前优化的关键在于如何定义决策和目标函数，并将问题拆分为多个子问题。通常情况下，决策会受到一些约束条件的限制，目标函数则是根据问题的具体需求来定义。在每个阶段，可以采用动态规划或贪心算法等方法来求解子问题，以更新波前。
总的来说，波前优化是一种将复杂的优化问题划分为多个简单的子问题，并通过动态规划的方式逐步逼近最优解的方法。通过合理定义决策和目标函数，并结合有效的求解算法，可以实现高效的函数优化。
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