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, o; z5 Q% [" S
/ E% Y# S1 y# z3 `( B3 z! Y
| 侃侃计算数学 (数值优化) | 3 n3 a0 j; V6 H! c# Z+ r- p3 w
; {. B3 A6 }5 c6 A, Z4 f/ C9 w谈到数值优化,不能不提的是单纯形算法。这被誉为20世纪最受人欢迎的算法为人们带来
: A2 J7 Y5 Z1 V. b+ {巨大的经济效益。不过有趣的是,这个最好的算法在算法复杂度理论里面却解释不通,
4 W4 @5 K" g9 V& G$ R0 m7 E* |- f因为它不是多项式算法。 & r) d8 h, c/ H% d, T: M
' Y* @& W( a$ z" q4 \& \! a; i5 o: @7 R数值优化以求解有约束或无约束条件下函数最值为目标。我想数值优化里面最
. I" p) R( m- a& |令人头疼的是如何判断你找到的不是极值而是最值。因为二者的区分
6 @, E( l) a# ]# O z似乎只能从函数值上得到,其它的信息包括各种导数似乎都没有什么区别。但是,
# h; H" N% Q# L实际中的很多问题都有大量的极值点,如果挨个寻找根本不可能。
' f. H5 |: o7 p) X/ w. E* ?, z对付这个问题,现在最有效的武器应该是随机算法包括遗传算法等等。但是,
- \+ Y3 J9 D5 V! f( }) u- F其庞大的计算量有时也让人望而却步。 & P0 f: V! d# C f' M' V
优化里面另外一个困难的问题是整数优化,凡是涉及的整数的问题总是令人头疼的 " q" D" b5 ~8 |" B1 n1 Q
,因为限制太为严格。直到今天,人们连线性方程组的整数解都没有完全解决,
. u. x9 _% V- m何况在此基础上考虑整数规划等等。
0 U8 u+ Q# D' n5 h9 o( Y& l0 T5 d其它的诸如不可微优化、非线性规划等等发展到今天似乎很难有什么突破,也局限于在 - \; W% q% h) z* m
理论上推导满足一些条件的算法,但实际中有几个问题能满足这些条件(我的愚见,未必正确)。
: P6 R- u& o0 L8 V9 e+ ]8 x& |0 h6 v5 d7 z% T% t
现在,与计算机组合优化密切相关的计算复杂度理论异军突起,新千年7个悬赏问题之一 8 q$ T( N2 K# D) H+ S3 n, H
就是与之相关的P是否等于NP.我想,结合图论组合优化计算机等学科,这一方面的发展是很有空间的。 $ V# q, K, e2 w9 A
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zan
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