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6 b) G2 W! M/ s& O/ O1 W/ Q1 h7 U3 ?" @2 |7 I
2 Z2 H7 h) u. ^# p
| 侃侃计算数学 (数值优化) | $ n) v7 P' ~6 b- U
/ K! m6 b1 M: H- H1 I/ A
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 + o9 {9 W8 U! ~$ K/ j6 u- r* D
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, 2 v g9 x% Q" q3 x, m9 X4 n
因为它不是多项式算法。
N% U8 i" a% O( Q0 W3 h! J6 J+ t4 U6 z4 e) C# ^+ q( [
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
: r: r4 M3 z# }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
3 v: g, p5 Z5 c; y h4 t" f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, 7 p1 L- E; Z q- A
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。
6 M( v1 K1 {3 Z5 V- c O9 ~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,
! j; B9 Y) J X其庞大的计算量有时也让人望而却步。
+ x" t& C5 p5 R+ a- n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
8 T( |3 e, L' P, J,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, ' G( g2 B' p* J$ T1 j
何况在此基础上考虑整数规划等等。
5 A2 W4 V# K7 u6 i' Q, g% p$ F$ A! 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 3 p4 X8 \" t: G7 k% S6 a# l
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)。 . c% ?1 X' J1 Y
: ~4 o% Q. j( {- S$ [, P$ e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 . J' K1 o( p. M* `: w* C' ]
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。
9 d' i. Q& f1 T3 l$ s r |
zan
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