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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
j: B. ~9 H# W6 V* k/ B! W# V# H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,
0 E8 ^% e; @) z+ f5 ]因为它不是多项式算法。
H' B6 I" _5 y$ a! E* S; i6 p1 w" B+ _
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* O/ u. i7 G, Z G6 ^" u3 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. h$ K2 p6 ^- C% x/ K
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,
1 e4 ], m' w& E M% s" K5 N! I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。, _5 Y; E" X$ c* D+ E* z( R# G" h
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,
; g/ U- V- |- l* } c7 I: q- T其庞大的计算量有时也让人望而却步。) q7 m2 }0 \) E8 }9 i; G2 ?/ J( H1 a
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1 g5 Z$ X" c4 w1 \
,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,
& Z9 Z7 k& S, _8 u1 u! m何况在此基础上考虑整数规划等等。3 U+ ^6 {; X. I d# k, V+ ^
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# r8 z( U+ V, E0 {4 z
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)。
0 u! L) J- F( f4 s+ B+ P) j1 R1 t1 u3 C5 e; z
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. `: z b7 O' x# b {( i
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。 |
zan
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