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6 C2 }2 X& [; [' _
' a6 `# C9 j$ ~; A
) _ h& p8 L# u5 p2 i4 {( k" @| 侃侃计算数学 (数值优化) |
) y1 i3 Z( |$ A& B% @2 A0 p7 E/ d1 d; S4 H9 c9 V
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 " K, s5 b; `# K: [' U
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,
7 C8 R/ j% F2 f& e因为它不是多项式算法。
1 U- O) c7 P- s8 F+ B$ S! }6 o9 t( v- p: t' c3 b- M% [' g. d
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 ( d7 q4 }8 Y, j5 W% }
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 - k( \( `7 _: L. }9 l/ n1 v
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,
- j% E) S9 X& c% u9 E' B$ ~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。 4 R" O8 E% L# M! 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,
) ]3 T5 U6 d3 N( H4 O: ]6 h其庞大的计算量有时也让人望而却步。
4 u R( a( s8 `4 e9 F: p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
' \( G( W+ l' w- e# V,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,
: Z1 j2 O% {) b$ J! Z, n何况在此基础上考虑整数规划等等。 7 T/ H( E% i3 }5 D' P8 a' O
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 # ?- `. T$ Q) W( q% m4 Q0 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)。
6 S6 u: k3 M* z" t7 h+ m) v- x+ R. \! K: a! A9 ^- o
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 f0 j7 ^& l8 _6 i* s4 j' h6 H- o r
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。
5 i; y5 E9 R0 M+ \% [9 J |
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