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1 D3 N- b/ R) ]4 G, c( W6 D! {% C- F, [9 @: N+ Y# m3 @
| 侃侃计算数学 (数值优化) | # O) V1 J' D* _1 g: X
! b4 ^/ z5 Z; F. y4 D5 w
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 1 [8 ~" s( [& @! h+ Y! G
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, * {3 {" X/ H; m. M
因为它不是多项式算法。
7 ?& w- E3 m8 w% h$ U9 M4 o- ?/ }, b C& e* ]
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 9 r5 W4 F7 J! o1 K5 m% u. o- G' M
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 * ]4 M% B5 O- N. N& H) \' g
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,
/ V! h2 a) L. f% Y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。 ' d& E& k7 C1 m4 B
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,
8 d$ y# Y" J! u2 E+ k, R1 l其庞大的计算量有时也让人望而却步。 / i/ @! b5 z! f
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
. J3 V* h# W; ]6 n* T/ A,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, 5 t3 O2 p% S% w
何况在此基础上考虑整数规划等等。
' o2 B1 t1 e( n/ m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
# H# K# _4 |# A# Y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)。
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* p" K; d! T0 ?5 {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 / Y _: A, V3 B( h: c* L6 o- 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。
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zan
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