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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- U( P/ R i9 t1 M: r: F
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,) Q* H l. a; x3 \: R1 c
因为它不是多项式算法。
! j& }$ M4 B3 v9 b: B! {' |5 Z* o; }5 \7 U& \" \
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
& K) e4 L" X& y) _' K" {# @. c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- `' t/ v( s/ w6 {, A$ ]9 b7 {
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,/ U" G9 j+ b! K
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。/ A" ~# ?. }3 `, q2 n; h0 W5 h' E. w
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,2 c% _9 ]7 T3 E; y1 q
其庞大的计算量有时也让人望而却步。( r# b) b3 `1 a1 R2 A
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 [; Y1 \3 U) |+ z! V; @( n! ~2 C V5 D
,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,
9 e( R5 l" W9 q3 ?4 v2 _7 ]# E何况在此基础上考虑整数规划等等。% L$ A5 {) k$ g+ m- _( d/ w* u- T
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
1 Q9 x7 c$ V4 A2 f0 m$ G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)。
3 ^/ O' w5 h1 R# x8 _" g
+ D/ P! k# @$ J3 e. c: |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
2 t* e+ D7 ^5 j7 u/ |- W7 m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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