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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
! A0 a: Y 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# V2 O% R- i: X3 s5 H因为它不是多项式算法。
" T7 d1 j3 Z( K' [1 B* J
( x- K2 X1 i* L# D( N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, v/ F/ I' i4 W2 F$ C! V( v9 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
$ ?/ L0 h8 ?% W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,
! |5 r$ s. M; `; O- [( q( 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。
2 D' y% U* a, 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,
3 m6 E' l& v4 A7 ~* l* K/ R其庞大的计算量有时也让人望而却步。
) Q$ L, A3 g) B& y; \4 R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 n1 p$ H1 l k. Y0 e; X' _+ ?,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,: d2 y! \: L$ z8 p& ~0 F8 j4 x) m
何况在此基础上考虑整数规划等等。
0 f' m- b$ {6 F; @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& W8 J7 g% \( E) T& B
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)。4 k+ z6 X6 X5 V& c2 j
h* H. |8 Q4 R! j. 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
e1 F0 T) G5 H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。 |
zan
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