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, [; O, T+ L1 C$ A& J( f" h* d' g1 W0 X
- C4 X% x& y4 s9 a+ ~1 w9 E- j3 d, b6 p l# c
| 侃侃计算数学 (数值优化) |
: w* e- i$ s6 H* U v6 {0 x4 U$ z7 f5 ]9 ]) y: w' z
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% o# ~6 G" `4 z$ U( Z
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 j* m u& f2 V$ Z+ T. ?- R
因为它不是多项式算法。 8 F6 K# g+ V# J: Q a4 Z9 x
5 t1 P* [1 p3 [
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
; Q+ F0 `: q5 U8 O% r3 y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
4 p0 P) N* Z/ N. j: \" `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,
' M4 a# r; A6 m: f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 j) P- @. `2 b5 J8 q# _: \
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,
& v7 Z! L- d" P/ V7 M* e& z其庞大的计算量有时也让人望而却步。 " S* ?5 H6 L3 u1 k/ \# w
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 ) o R- Z* P8 k
,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,
" t/ G. ?4 ^1 q# |何况在此基础上考虑整数规划等等。
! I0 y+ h: f0 a1 q" s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 * A" Y! n% T: v0 b+ l, k
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)。 V$ p/ a) e9 a9 f0 Z- [3 ?
" q% X$ r- }, ]6 E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
c. L9 m# A" J0 Y' m6 x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。 $ [2 w/ S$ |, [2 f$ i: A
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zan
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