闲鱼技术01 发表于 2021-11-15 22:27

的确在国外, 这么算纳税人应该是爸妈。 实在是觉得对不起他们。 创业过, 也做过时间比较紧的项目。当时强度跟996比, 996真的是福报[捂脸]

rustum 发表于 2021-11-15 22:28

元启发式算法中“人”的要素体现在哪里?如何将领域知识合理加入元启发式算法中?

XGundam05 发表于 2021-11-15 22:37

应用场景到问题建模方面,要 规范约束条件,设计优化目标函数。   这些也是使用元启发算法的前提。多余有强约束的的问题, 要设计构造算法。这部分和领域专家的关系很强。 算法设计角度看,根据问题规模和特点, 使用不通类型的的算法会有不同的效果, 这部分需要领域专家和算法专家共同完成。是否需要混合,如何混合不同的元启发算法是需要算法设计师参与的。 之后从问题映射到解的表现形式, 信息素,运动距离,速度,cross over, neighbourhood operator这些也是跟问题相关的。这些偏向算法设计人员的工作。 当然不可否认在近似优化算法中有些子问题也是需要数学优化算法( @王源 的定义方式)来求解, 例如文中提到的课表排程, 在同一时间的所有课程排入相应教室可以使用匈牙利算法。 当然, 也包括调参。需求采集,反馈,分析, 项目周期设计,系统搭建,调试部署, 人员培训, 也都是人的工作。。

FeastSC 发表于 2021-11-15 22:46

有收获,期待更多作品

unityloverz 发表于 2021-11-15 22:48

期待关于多参数二次规划的内容
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查看完整版本: 开篇:运筹优化, 优化问题, 优化算法, 近似优化, 启发 ...