@Article{MC-7-2, author = {}, title = {从瞎子爬山到最优化方法}, journal = {数学文化}, year = {2016}, volume = {7}, number = {2}, pages = {33--41}, abstract = {

爬山的目标是登上山顶,也就是要找海拔最高的点;而最优化是在一定约束条件下寻求某个目标函数的最大值或最小值。所以爬山本身就是一个优化问题。给定一个点,计算机可以计算目标函数在该点的信息(如函数值、梯度值等),但不知道其它点的信息。这正如一个瞎子在山坡上能感觉到脚下的坡度(这是海拔函数在当前点的梯度值),但不知道山上的其他点的任何情况。从这个角度计算机的能力和瞎子是差不多的。正因为如此,我们说,用计算机求解最优化问题和瞎子爬山有异曲同工之处。

}, issn = {2617-8656}, doi = {https://doi.org/2016-MC-11878}, url = {https://global-sci.com/article/89675/%E4%BB%8E%E7%9E%8E%E5%AD%90%E7%88%AC%E5%B1%B1%E5%88%B0%E6%9C%80%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95} }