運籌學及其應用 隨想

2021-04-07 06:23:33 字數 2284 閱讀 5770

今天在參加了北京運籌學會的「今天在參加了北京運籌學會的「運籌學及其應用」

聽了(中科院)劉克和戴彧虹研究員的精彩報告,

劉克  「監管問題」

戴彧虹 "關於最速下降法的最新進展" 

( 相關的ppt可以到

我對演算法比較熟,但戴彧虹老師的演講對我還是有很大的啟發.

經典的演算法主要作用的乙個是搜尋方向,另乙個就是步長.

原以為,搜尋方向是經典演算法中致關重要的,步長是在搜尋方向

後,通過一般的一維搜尋就可以得到.

聽完報告後,我才意識到步長也是致關重要的.........

我想到了以前常聽說的一句話:"區域性最優的組合未必是全域性最優".

一般的一維搜尋都是確定的是每次迭代的最優步長,所以這樣的

下降路徑不一定是最好的,當然一下子找出最好的路徑似乎是不

現實的... 戴老師的介紹的思想是: 在確定該次步長時,可以

預先**一下,取什麼樣的步長可以使下一步的效果較好,.....

同樣的可以計算出本次步長對下兩步效果的影響.......

當然,這樣的步長仍具有區域性性,不過這個區域性的半徑要比一般的

方法的那個區域性的半徑大2倍,效果就會有很大的改善.

還有乙個問題就是"理論與應用"

作應用的要解決實際問題,對實際問題建模型後要對模型求解,我

見到的大多數人都找一種常用的演算法(解決該類問題),去求解

不會去研究演算法對他/她所解問題的效果(穩定性,複雜性,速度等)

只要得出解就可以.......

通用的好演算法是沒有,對某類問題的較好演算法是由,但對這類問題的通用

的好演算法是沒有的......

最要的演算法只是針對某一具體問題的, 解決具體實體時比較完美的演算法都是

要根據具體的問題經改進的演算法......

這似乎對我們要求過高了,真的是過高的,一般人也是很難做到的........

但只有這樣做出來的東西才是更好的.....

我最近也想跟深入的做實際問題,所以去找實習(兼職),可是都說我實際經驗

不足...... 我要是對什麼都有很好的經驗又何必去實習(兼職)呢?

但態度是樂觀的,因為我始終認為只有理論與實際的完美結合才作出的"產品"

才最好的.

(可能是我想的太多了,有不同意見的就來拍我  

[email protected])」

聽了(中科院)劉克和戴彧虹研究員的精彩報告,

劉克  「監管問題」

戴彧虹 "關於最速下降法的最新進展" 

( 相關的ppt可以到

我對演算法比較熟,但戴彧虹老師的演講對我還是有很大的啟發.

經典的演算法主要作用的乙個是搜尋方向,另乙個就是步長.

原以為,搜尋方向是經典演算法中致關重要的,步長是在搜尋方向

後,通過一般的一維搜尋就可以得到.

聽完報告後,我才意識到步長也是致關重要的.........

我想到了以前常聽說的一句話:"區域性最優的組合未必是全域性最優".

一般的一維搜尋都是確定的是每次迭代的最優步長,所以這樣的

下降路徑不一定是最好的,當然一下子找出最好的路徑似乎是不

現實的... 戴老師的介紹的思想是: 在確定該次步長時,可以

預先**一下,取什麼樣的步長可以使下一步的效果較好,.....

同樣的可以計算出本次步長對下兩步效果的影響.......

當然,這樣的步長仍具有區域性性,不過這個區域性的半徑要比一般的

方法的那個區域性的半徑大2倍,效果就會有很大的改善.

還有乙個問題就是"理論與應用"

作應用的要解決實際問題,對實際問題建模型後要對模型求解,我

見到的大多數人都找一種常用的演算法(解決該類問題),去求解

不會去研究演算法對他/她所解問題的效果(穩定性,複雜性,速度等)

只要得出解就可以.......

通用的好演算法是沒有,對某類問題的較好演算法是由,但對這類問題的通用

的好演算法是沒有的......

最要的演算法只是針對某一具體問題的, 解決具體實體時比較完美的演算法都是

要根據具體的問題經改進的演算法......

這似乎對我們要求過高了,真的是過高的,一般人也是很難做到的........

但只有這樣做出來的東西才是更好的.....

我最近也想跟深入的做實際問題,所以去找實習(兼職),可是都說我實際經驗

不足...... 我要是對什麼都有很好的經驗又何必去實習(兼職)呢?

但態度是樂觀的,因為我始終認為只有理論與實際的完美結合才作出的"產品"

才最好的.

(可能是我想的太多了,有不同意見的就來拍我  

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