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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
: ]; c* z- [0 E& q+ X: ~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,
6 W" Y9 ]5 d0 _6 ^; G0 f" { F8 ]因为它不是多项式算法。 m1 ?$ I2 c2 ]' o5 \4 u
6 t" k+ d& Q- U9 \8 g( x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" b- Q7 d8 F8 o5 b N( @# } U; @
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
/ s+ z, D" P* \* u4 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,+ l) _* M0 r6 c0 {2 a8 Q
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。
# @- u+ I# G5 \$ L* ?9 R! S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,0 V' V( Z( B( q7 ?1 j" X- @, U* ]& ?
其庞大的计算量有时也让人望而却步。% {6 f$ V& K1 u4 K% ~1 D
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: z9 z, \" v2 O
,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,# H3 d# l# o* ?( F
何况在此基础上考虑整数规划等等。3 b9 U, R' R* k# U2 r8 j3 D+ k
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 v0 L% s2 P% r3 Z
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)。% W6 q( |1 Y# s3 j2 C0 C- j
) `5 Y* Z4 Y- a1 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个悬赏问题之一2 ` i/ n9 |4 q* Z. |% p8 L
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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