开篇：运筹优化，优化问题，优化算法，近似优化，启发 ...

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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