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组合优化:精准算法与近似算法

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简介:
《组合优化:精准算法与近似算法》一书深入探讨了复杂问题中的最优解求取方法,涵盖精确和近似算法理论及其应用实践。 斯坦福大学教授的CS261课程讲义涵盖了近似算法、精确优化以及在线算法的主题。

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    《组合优化:精准算法与近似算法》一书深入探讨了复杂问题中的最优解求取方法,涵盖精确和近似算法理论及其应用实践。 斯坦福大学教授的CS261课程讲义涵盖了近似算法、精确优化以及在线算法的主题。
  • NILMTK
    优质
    NILMTK组合优化算法是一种应用于NILMTK平台上的高效数据解析与家电能耗识别技术,通过改进的机器学习方法显著提升了能源数据分析精度和速度。 这段代码来自NILMTK项目中的CO部分,主要应用组合优化算法进行电荷负载分解。
  • 复杂性
    优质
    《组合优化算法与复杂性》一书深入探讨了如何高效解决离散最优化问题,涵盖了多种经典和新兴的组合优化技术及其计算复杂性的理论分析。 本书是普林斯顿大学的教材,介绍了众多经典的最优化算法,虽然不是新书,但非常经典。
  • .pdf
    优质
    《近似算法》是一份探讨如何在多项式时间内找到接近最优解的有效算法的文献,适用于NP难问题的求解研究。 《Approximation Algorithms》是由Vijay V. Vazirani编写的经典教材,由Spring出版社出版。
  • GAPSO-share_FIX_GA+PSO_GA-PSO__ga pso
    优质
    简介:GAPSO-share_FIX_GA-PSO算法是一种结合了遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)优点的混合型组合优化方法,特别适用于解决复杂系统的优化问题。该算法首先采用GA和PSO相结合的方式进行搜索空间的全局探索,并在适当时机切换至GA-PSO模式以增强局部开发能力,从而提高求解效率和精度。 我从网上下载了一个GA-PSO算法,并尝试使用遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)相结合的策略进行优化。结果发现该算法存在问题,效率不高。我发现原始代码的问题在于它假设所有设计变量的上下限相同,因此我对程序进行了修改和改进,使其能够处理不同上下限的情况,并修复了一些bug。
  • 设计分析——讲解.ppt
    优质
    本PPT介绍《算法设计与分析》中的近似算法部分,详细讲解了如何解决NP难问题时采用近似算法来获得接近最优解的方法和技巧。 本段落探讨了几种解决NP完全问题的策略,包括特殊实例求解、动态规划法、分支限界法、概率算法、近似解以及启发式方法。由于目前没有多项式时间复杂度的算法能够有效处理这类问题,因此近似算法成为了一种重要的解决方案。这种算法不要求找到最优解,但保证产生的解与最优解相差不大。此外,尽管指数级复杂度的算法仍有改进空间,放弃追求在多项式时间内解决NP难题也被视为一种可行的选择。
  • GA.zip_GA_polar_信道极_高斯
    优质
    本研究探讨了在通信系统中应用高斯近似算法(GA)于信道极化问题的有效性,提出了一种创新方法以优化数据传输效率和可靠性。 极化编码的信道挑选算法以及高斯近似算法在Matlab中的实现。
  • (Vijay V. Vazirani)
    优质
    《近似算法》由图灵奖得主Vijay V. Vazirani撰写,全面介绍了多项式时间近似方案的设计与分析方法,是理论计算机科学领域的重要参考文献。 Approximation Algorithms by Vijay V. Vazirani is a comprehensive resource that delves into the theory and practice of approximation algorithms, which are essential for solving complex optimization problems where finding an exact solution is computationally infeasible. The book covers various techniques and methods used to design efficient algorithms that provide near-optimal solutions with provable guarantees on their performance relative to the optimal solution. This text explores a wide range of topics including linear programming relaxations, randomized rounding, primal-dual schema, and semidefinite programming among others. It also includes numerous examples, exercises, and applications drawn from diverse fields such as network design, facility location problems, scheduling issues in computer science and operations research. The book aims to provide readers with a solid foundation for understanding the theoretical underpinnings of approximation algorithms while offering practical insights into their implementation across different domains.
  • (Approximation Algorithms)
    优质
    《近似的算法》是一本专注于研究NP难解组合优化问题中有效近似算法的专著,提供了解决复杂问题的新视角和方法。 近似算法是计算机科学与数学领域的重要工具,在处理那些难以通过精确方法在多项式时间内解决的问题上发挥着关键作用,尤其是对于NP-hard问题——即假定P不等于NP的情况下无法找到确切解的优化问题而言更为重要。这类算法的核心在于提供接近最优解的结果,并确保能在合理的时间内完成计算。 Vijay V. Vazirani所著《近似算法》一书全面介绍了这一领域的理论基础,适用于计算机及其相关学科的学生、研究人员以及从业者。该书籍不仅讲解了如何设计和分析这些算法,还详细阐述了线性规划技术在解决经典组合优化问题中的应用。 书中第一部分集中于介绍各种组合方法和技术来处理不同的难题,并展示了每种解决方案的独特性和复杂性。第二部分则转向基于线性规划的近似算法,分为四舍五入技术和原始-对偶方案两大类。这部分强调了选择适当松弛形式的重要性以及其对于获得精确保证的关键作用。 第三部分探讨了一些关键专题,包括格中最短向量问题等重要领域,并且涵盖了理论研究中的高级主题如参数化复杂性、近似模式设计或硬度证明等。 该书的核心观点在于:尽管寻找精确解具有挑战性,但通过运用近似算法可以有效地找到足够好的解决方案。这些技术不仅在理论上至关重要,在实际应用中也显示出巨大的价值。对于从事计算机科学和数学相关工作的人员而言,掌握如何设计与分析这样的算法是十分必要的技能。 随着理论的发展进步,《近似算法》一书为读者提供了一个全面的视角来了解当前该领域的现状,并为进一步的研究工作奠定了坚实的基础。
  • 复杂性(中译本)
    优质
    《组合优化算法与复杂性》一书中译本深入探讨了组合优化问题及其求解策略,涵盖了多项式时间算法、近似算法及计算复杂性理论,为读者提供了全面而系统的知识框架。 《组合最优化算法与复杂性》是普林斯顿大学的一本教材。