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: v3 K: Z R f
3 n X _0 |0 P" G- w2 P' R
O( F8 C! u2 K/ D- p3 c
| 侃侃计算数学 (数值优化) |
" Q3 \/ Z( c) t* t( D! ?' V
; r2 m q- _/ l% C7 o) e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 & h' n2 J. c K8 M
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, + X( c+ w" u3 y1 {4 |4 @
因为它不是多项式算法。
$ B1 s$ q/ E, h* `3 _0 R# u% @6 Z( Z# p$ T
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! _* X0 ^# f9 \* m
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
/ T- D" `; l, g; c1 O* f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, . {2 } `8 P0 ~; w, A: R/ Q, 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。 2 h+ B* ^" g" P8 \3 Z+ R
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,
9 Q" N8 F8 l4 D+ T2 Z其庞大的计算量有时也让人望而却步。
, E" `( S5 n# y4 b2 e4 `; \/ [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 0 M: r+ i6 d8 K* L
,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 d. T/ k# {. V0 q+ t
何况在此基础上考虑整数规划等等。
' P8 V3 m$ f1 k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
, O1 D, [/ H8 X! \, F# P3 e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)。 ) Q# |- a" ]$ }0 B! E3 J
$ ^ Z- F7 u& `$ A; \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 ( x2 _. `% f6 w3 D; u
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。 3 I6 \# N1 F. V: s' A- ~
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