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; M5 V0 y4 v( ^. b$ g3 u' k0 j
; `" o8 V# V8 @) a5 f7 \; b- L2 G8 o# e0 B5 u: F8 S# A
| 侃侃计算数学 (数值优化) |
' o. a# u4 r3 ^+ I3 n# V: E, d9 y: `( h! J" x+ g: {
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 6 g N4 M4 w. O5 D! q
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, & L# a! x# l; y/ l2 w
因为它不是多项式算法。
+ U' [ H- i) i6 e- m/ y" }
9 t# ]+ M& ?# P0 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
, }; E$ x! ^) `7 f, A4 o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 U* r3 V; r: C% q1 a# `( n& l
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,
E0 E; K9 O) {- 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。 V1 |; N; d4 U5 ^# G
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 c+ Z l% `) T! k% L1 I# `其庞大的计算量有时也让人望而却步。 J e: K/ A M4 i; K
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
( ?: ]! w4 f# ]6 Y5 T7 l n,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, 5 m, L& |9 v; N! l5 I$ }
何况在此基础上考虑整数规划等等。
# @: N1 ?5 H: k1 N0 u. x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 % B/ H/ I. R- u4 r
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)。 ) h: s* E0 C# N6 q7 M7 P
$ x8 t4 j; J3 G, x1 f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! x" f* U! `. j9 [' K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。 & j' J- h' J/ e; v
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