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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4 }3 p: ^, ` L) @+ Z7 F* y
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,: h; k- a) c# s3 P: u- R
因为它不是多项式算法。
* F6 M. |% A/ l. Q: v, ] w* ]; O0 f0 C9 v b9 j
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
) O# X& X( x1 v% o" _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& V, m2 u4 R- a
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,+ K8 d/ b8 K7 ]
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。
" x# N& X2 e4 q1 b" m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,; ]# Z5 M- l$ T. x1 R. ~# D
其庞大的计算量有时也让人望而却步。
6 W( m3 D( E; A# _% a6 c, d( 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3 i9 f' c6 Y4 f- T! X7 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," D t8 m9 \& \& P9 G. |+ |3 p' w
何况在此基础上考虑整数规划等等。
$ B3 W( {5 J) g4 P7 N2 D( O7 {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! p" K4 [% l, i# k, h4 `: V! \
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)。
9 b. b- r p6 s* M5 C3 q4 O; o- D7 v9 R0 q& x
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) c& V3 n) | y! T. \6 H: B. x
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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