人生與演算法

2021-09-04 22:52:19 字數 2180 閱讀 7561

(說明:這是原來發表在科學部落格上的博文,不知道能否適應這裡的環境。問過了編輯,博文是個人日誌,在乙個地方發了,換乙個地方還可以再發,不存在一高兩投的問題)

讀了今天發表的遲菲博文

人生如棋

和馬臻博文

也說人生如棋

,為兩篇好文喝彩。筆者曾在自然計算講座ppt中,用這些生活現象解釋那裡的貪心演算法和模擬退火演算法;現在反過來,花幾十分鐘,把ppt中一些材料搬過來,為兩位老師的論點補充彈藥,活躍討論氣氛。

貪心使目光短淺。

四維時空中的人是多元化的,平常不貪心的人,在部分場合部分時間也可能有貪心的心理或行為。當貪心得以表現時,只顧眼前最大利益。電腦科學中的貪心演算法(greedy algorithm )模擬了這一基本思想,即每一步都追求評價函式最高值。

貪心演算法容易實現

。人貪心固然不好, 但電腦科學中貪心演算法是好用的,開發起來比較簡易,例如,常用於快速開發簡單優化程式的或遊戲程式。

不貪心的人, 在生活中用會貪心演算法嗎?

會的,且看下面的兩個例子。

例1過公路十字路口 ,擬從a到c,在圖1的 條件下,70%的人會用貪心演算法,選走a-->b-->c的路線。通常,哪一條路徑代價低(時間及其他資源),則先過該方向,先把看得見的實際利益(這裡是時間)搶到手,這也是一條啟發性知識。

圖1過馬路十字路口 ,擬從a到c

但是,貪心演算法不總是快,如馬臻博文所說,人算不如天算,設若剛剛走到b, 大量救火車南北方向通行,且持續10分鐘,欲速不達,後悔者會說,早知如此,何不當初選擇路徑a-->d-->c? 在晉公升中級職稱時,有人在選擇走「教學系列」,還是「研究系列」方面躊躇徘徊,與此例相近。

例2 求職,找工資高的單位。

圖2 求職,找工資高的單位

當事人做了乙個(目光較短的)探測,發現工資西高東低,決定往西走,找乙個極大值點。事實上,如果目光遠一些,往東走,容忍一時的下降,兩落兩起後,可達到全區域性的最優。此例有時候也稱為為盲人爬山,手裡面有乙個一公尺多的手杖,探測梯度,往梯度大的方向走,因為探測棒太短,所以沒有遠見。

模擬退火演算法是對貪心演算法的批判

圖2表明,如能堅持對東方的信念,允許偶爾(按一定概率)的失敗,往東穿過低谷,達到乙個更高山峰的腳下,最後登上全域性優化點,這就是模擬退火演算法的思想。在常出現區域性收斂(或早熟)的應用場合,程式設計師會捨「貪心」而取「退火」。現實生活中,許多偉人堅持信念,幾起幾落,最後終於登上頂峰。

小姐與丫環

。戲曲中,穆桂英出場之前,先有一位武藝超群,容貌漂亮的丫環亮相,給劇中的楊宗保和劇外的觀眾乙個懸念:丫環竟如此,小姐當如仙。這種用丫環襯托小姐的方法,也用在了電腦科學的**中,設計了乙個好的演算法,常常用傳統的演算法作丫環來比較襯托;沒有丫環,也要造乙個,貪心演算法最好造,常常扮演丫環角色;電器製造和銷售中,也用丫環機型,根本沒打算賣多少,讓使用者有個比較,襯托廠家利潤大的「小姐機型」。

堅持信念,也是演算法

。人生中,有時候受條件限制,無法預見長遠,有時受環境所迫,沒有多少可選擇機會。此時,堅持信念,盡可能做好能作的每一步,就是勝利。嚴格地說起來,「盡可能做好能作的每一步」,用的就是貪心演算法;這是 無貪婪之心,用貪心之法;雖然慢一點,但不乏成功者;在茫茫人海中,登上乙個區域性優化的山峰,也是成功。。

有人說,40歲以前可跳幾次槽,40歲以後不再跳槽,這就是工程上常用的兩階段爬山法,40歲以前模擬退火演算法,旨在跳出區域性優化點,尋找較高山峰下的坡面,40歲以後用貪心演算法,「盡可能做好能作的每一步」,腳踏實地登山,不失為乙個可參考的啟發性知識。

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