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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! X+ ~! q8 C ^, T3 T2 L: k
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,, F2 l, w! ]* K
因为它不是多项式算法。
6 _: ?- D& T& a9 {) ]" O$ C
4 L" S W% p7 a, p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8 ^) o# V2 X: }$ n& J
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/ u# t3 U7 B# M c2 E
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,
. q0 X4 K; `2 [% N9 G+ 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。. H0 s$ T; ? ^& Z5 r1 S. A
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,. M* W5 \% D) U+ |; Y2 l
其庞大的计算量有时也让人望而却步。
, t) j8 C% u' Z* ?: ]2 ~: p2 s2 ~$ |% ^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
) }% J) ]- t" @6 e9 E,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,6 O0 F) I% e$ y5 v: X8 t# b' `
何况在此基础上考虑整数规划等等。
1 b$ F A" M2 T, 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
7 a' `1 [6 b/ F% Z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)。
' M* P" o- X0 W6 }1 K& W
t' G2 w* e( k5 b I; D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
. d; K! |" X3 t6 L2 j, P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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