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2 M8 W) Q5 X! z4 V( C" B3 } {" C
/ n$ G/ P5 x K! K
, i+ t, B( P4 \6 c| 侃侃计算数学 (数值优化) | % l2 V% u5 R7 J
' l1 O! N& V- Y. | D# ~
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 3 w; u0 J! I4 Z* j+ T
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,
8 e" Y& g( N/ C! J" v因为它不是多项式算法。
& O4 Y- o, K9 |" |$ L8 ?8 o. F+ b
$ E8 l+ ]# v" B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 1 P8 s- p2 ~1 \+ X0 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 , N, J9 V& B5 v/ p$ U9 C7 J
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,
2 [( ~7 A- d6 o' v6 ]4 Y5 d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。
7 R2 }( h% S8 S& z+ y# B; w5 {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, 5 i! m$ K1 |. H Y
其庞大的计算量有时也让人望而却步。
2 ~1 b+ Z$ m! r& Z# L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 6 u$ {+ s( m& n1 y4 r5 t
,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, 1 _% w; u' f( u+ A- [$ L" u8 J, m
何况在此基础上考虑整数规划等等。 ' d* Z- J4 f- ] g4 d: p3 h
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
+ d' r5 f8 f+ f9 E; 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)。 % r4 ^0 s( w3 H4 \9 V6 b" v, @
" f3 l5 Q& c# @, l4 c) _3 f& k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
# r% p* _. y5 T: X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。
- E' u4 c' Y& V6 f2 o& R; @ |
zan
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