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" j" Y! _: j* S
, I' M# N1 t8 Z) O- p- N. M2 K( C: @
| 侃侃计算数学 (数值优化) |
, c& b8 ]2 {2 H5 r; a" J1 {9 _; Q) [; T5 \
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 8 M1 ?* ?$ f$ 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, , Z' S9 B3 D5 r8 f8 e
因为它不是多项式算法。
/ V. N4 G( u) z( c/ z$ D) S: Y. q) _% p8 K& J; ~; d; b1 }
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
! S ~, m: k4 a. q# v/ g v9 p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 " O+ ^& Q/ N- f, D& h; n6 z
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,
) {9 d, V+ F/ P( C4 v5 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。 % b* Q* H: o+ `
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, % y7 X1 n2 g) E* `, G, Z
其庞大的计算量有时也让人望而却步。 ' o2 j' p- u* j5 R- t7 R+ M. K
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 9 B: D" C5 g! o" E7 {" m
,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, " @/ I2 _. i; Z" C% Z* i% V
何况在此基础上考虑整数规划等等。 ! |. \; X( j) T, a
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 ! q2 ?& S1 Y/ ?+ x5 [
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)。 0 b0 d$ \& \4 U! n2 O. ?4 N5 n/ `! }
" ^7 W+ d& s" I. H0 _
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 3 I( p* }7 B# m( h0 c+ f5 {
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。 4 c: K* r, N( F# Y& M7 ?: t
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zan
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