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( s+ [4 J8 Y7 q, J. K
9 `; T L2 x5 p) O
! l8 z7 b6 D/ O+ T) E| 侃侃计算数学 (数值优化) | ; N$ M8 f/ E7 i" f
% `1 X0 z1 Z$ V' B
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 # Z+ n, Z& O) g4 F, w% ?
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,
6 d$ Q- J% v* H) ]8 P因为它不是多项式算法。 & z0 p& D* S/ n- |1 r9 P+ Q3 Q
& n4 J' M/ a" f# a7 d5 F* _* k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
) f& O8 V( f1 ]6 j5 J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 . [9 q( ~ @5 L, m6 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,
/ c. H/ T1 U, G+ b9 _* Y1 ?- V- ~! w0 r6 U1 z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。 % L9 l! V8 E- x8 j9 i2 e
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, b! I- a" }+ R# d
其庞大的计算量有时也让人望而却步。 , ^) {2 i' f( I" |8 c' y
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
; z, b! O. Y, i" D. f4 d,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,
4 Y5 X2 o. Q; b9 Z8 q何况在此基础上考虑整数规划等等。
" e F" p& x% Q; m2 {* L( `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
4 }5 u) |) O2 A' H5 }& g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)。
6 b l+ f4 ]' k7 K% `$ r9 {; O5 P9 T2 e8 o U; \% e, A" r. L2 [: q
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 7 D3 p$ K( c, x. L
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。
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