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5 f0 e: s0 V: f% K* k
* b4 N& Q' f3 b7 Y5 _* W7 ]; h% s/ X# O) y' Z3 u/ N2 @+ k
| 侃侃计算数学 (数值优化) |
* O1 I) y3 A/ J& G' F/ v5 t
; T- u: C- `+ k# g5 q6 Y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 + G( t5 T# i* P: N6 R1 ~8 V
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,
! v0 m" F6 ^0 R- \& `因为它不是多项式算法。
k$ ~% j* y' h9 I
5 J) c; G \7 L6 a2 a e$ V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
3 `6 x& G) x+ e! ]% k* k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
; E# G. H% Y3 O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 h; K% R# A& A0 t% S. l& ]6 _) S
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。
y/ P* S! Z; M/ n+ t2 I* f5 u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, $ `: ~/ u% T$ q4 h
其庞大的计算量有时也让人望而却步。
6 n v& W( m9 b2 S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 ' Z0 q# ?! W) f; ]1 ~) 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,
7 d# ?6 t2 y! K& r何况在此基础上考虑整数规划等等。
5 ~& }1 L! `$ z$ X$ E: t. Z, x. n: `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
# {; W$ I& X' Q6 r8 G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)。
9 C/ ~' M- \, @
" r6 W/ w8 ?- n1 x4 F3 q5 s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 6 D& s% W, d, H) e b& A. 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。 , r+ |9 v. |- J
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zan
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