全局择优能找到最优解
动态规划能求得问题最优解的依据是什么?
首先是全局（最终）的最优解必定可以从部分（子问题）的最优解计算得到 其次是小规模的最优解可以计算较大规模的最优解，可以计算是说，当前的计算不影响后面最优情况。在一定程度上可以理解成递推
你要的是全局的最优解,而不是局部的最优解
“零和博弈中，你要的是全局的最优解，而不是局部的最优解。”在奇点《高手的战略》一文中，作者曾讲过围棋高手。“善弈者通盘无妙手”，典型的代表是韩国号称“石佛”的围棋选手李昌镐。李昌镐曾创造过多项围棋历史记录，从1992年至2007年15年间，共夺得18个个人赛冠军。期间还包揽了几乎所有的世界...
采用贪心算法保证能求得最优解的问题是( )。
【答案】：D 贪心法在一般情况下一定能够得到满意解，不一定能够得到最优解。贪心法能够获得最优解的前提是：（1）问题具有最优子结构，即规模为n的问题的最优解与规模为n-1的问题的解相关；（2）问题具有贪心选择性质，即问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择得到。部分背包问题具有以上...
非线性规划模型的局部最优解里 要用到设定初始值 这个初始值是什么意...
是决策变量的初值。非线性规划问题都要通过迭代才能搜索到最优解，就是从初值开始出发，根据一定的步长和方向，迭代到下一个解，循环这一过程直到找到最优解。这个例子里的1就是X的初始解为1。
哈密顿回路的解是最优解吗
途中经过所有其他节点且只经过一次。在图论中是指含有哈密顿回路的图，闭合的哈密顿路径称作哈密顿回路，遗传算法是求tsp问题的最短路径，我们是对函数进行优化，属于局部的优化，该算法找到的哈密顿回路很可能是局部的最优解，本次遗传算法要进行的是一种全局优化，尽可能的找到符合条件的哈密顿回路。
围棋有没有最优解?假如有,AlphaGo目前的计算能力,需要算多久_百度知 ...
围棋是不可能有最优解的，因为开局高目目外三三小目星位的选择就有很多，不可能有最优解。围棋千变万化，不同局部的选择有很多种。
数学建模中求最优解需要什么数学模型
三个要素：决策变量decisionbariable，目标函数objectivefunction，约束条件constraints。可行域：满足约束条件的所有x范围。可行解：可行域上的每一个解称为可行解。最优解：让目标函数达到最优的解。分为全局最优解和局部最优解。最优值：最优解对应的目标函数的值。建模背景 数学技术 近半个多世纪以来...
我有一个物理实验,有3个参数,需要找到最优解,我有一个想法是利用遗传算...
遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动...
请教:多阶段决策问题一定有解吗?动态规划一定能求出最优解吗?
多阶段决策问题不一定有解。动态规划不一定能求出最优解。存在全局最优解的条件很苛刻。存在局部最优解是必要条件，但不是充分条件。
我很爱下象棋,天赋一般,自学能成为象棋大师吗?
象棋运动员技术等级标准 有可能的，靠自学成为象棋大师可能性很小，但现在成为象棋大师有一条捷径，即使无“才”有再有“财”也可以成为象棋大师，就是花钱组队，参加团体赛，获得前六名，“象棋大师”就到手。（备注国际运动健将=象棋特级大师、运动健将=象棋大师）...
合川市氨苯回答： 是的.
苍梧怎13872497097问： 全局择优搜索算法得到的解是最优解么? - ？
合川市氨苯回答： 不一定的,那还得看你的启发函数是否设置得合理
苍梧怎13872497097问： 从最优化的角度考虑,下面哪些模型可以找到全局最优解 - ？
合川市氨苯回答： 在选项中选定全局最优求解器,其结果就是全局最优解了.在命令窗口中, lingo -> option -> Global Solver ,对 Use Global Solv 打勾即可.
苍梧怎13872497097问： 遗传算法的核心是什么?! - ？
合川市氨苯回答： 1.2 遗传算法的原理 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”,在算法中也即是以二进制编码的串.并且,在执行遗传算法之前,给出一群“染色体”,也即是假设解.然后,把这些假设解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则,从中...
苍梧怎13872497097问： 如何求所有局部最优解 - ？
合川市氨苯回答： 不太清楚你说的所有局部,和最优解得意思,如果是计算机大量计算的话,好像可以用到一个叫做遗传算法,我们可以在每个区域随机的选出一小组数然后求解,保留最优解然后依次循环,可以在同等时间内得到一个比以前更优化的解...
苍梧怎13872497097问： 关于粒子群算法的问题 - ？
合川市氨苯回答： 粒子群的版本甚多,常用的是加有惯性权重w的 v[] = w * v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[]) 一般选择惯性权重在迭代过程中线性下降,目的是在迭代的初期,以比较大的权重分配给粒子的原速度,而防止粒子过...
苍梧怎13872497097问： 为什么遗传算法能被广泛的应用到各个领域 - ？
合川市氨苯回答： 遗传算法在很多领域都得到应用;从神经网络研究的角度上考虑,最关心的是遗传算法在神经网络的应用.在遗传算法应用中,应先明确其特点和关键问题,才能对这种算法深入了解,灵活应用,以及进一步研究开发.一、遗传算法的特点 1....
苍梧怎13872497097问： lingo中使用全局最优求解程序得到的一定是最优解吗 - ？
合川市氨苯回答： 并不一定 lingo求解非线性问题通常都不能保证结果是最优 这需要你自己去验证
苍梧怎13872497097问： 为什么线性规划问题的最优解一定能在可行域顶点中找到 - ？
合川市氨苯回答： 最优解肯定能够在可行域的顶点中找到,也就是说,只要把可行域的所有顶点找出来,然后比较它们的函数值,最大的那个解就一定是最优解.其 实,几乎所有讲解线性规划的书籍都会证明这个结论,但其证明过程较为复杂. 使某线性规划的...
苍梧怎13872497097问： 遗传算法是不是种群规模选取越大,全局最优解越好! - ？
合川市氨苯回答： 种群规模是指任意一代中的个体总数,这个是人为设定的,种群规模越大越可能找到全局解,但运行时间也相对较长,一般在40-100之间取值,像我就习惯选60. 至于你所处理的问题,可以对比不同的种群规模下最优解和运行时间,然后折衷取.
