Berikut ini adalah pertanyaan dari ShirokaneRinko pada mata pelajaran Matematika untuk jenjang Sekolah Menengah Atas
Saya telah menemukan bahwa beberapa ahli matematika tidak setuju dengan algoritma meta-heuristik dan heuristik. Namun, dari sudut pandang pragmatis, algoritme semacam itu sering kali dapat menemukan solusi berkualitas tinggi (lebih baik daripada algoritme tradisional) saat menangani masalah pengoptimalan, tetapi keberhasilan algoritme tersebut biasanya bergantung pada penyetelan parameter algoritme. Mengapa beberapa ahli matematika menentang algoritme ini? apakah karena mereka tidak memiliki teori konvergensi?
Saya mencari argumen berbeda tentang situasi tersebut.
Terima kasih !
Jawaban dan Penjelasan
Berikut ini adalah pilihan jawaban terbaik dari pertanyaan diatas.
Jawab:
Anda mungkin berpendapat bahwa karena Teorema Tidak Ada Makan Siang Gratis, Anda ditakdirkan sejak Hari 1. Dan memang, untuk menyerang masalah baru Anda mungkin memerlukan beberapa percobaan di beberapa "departemen":
* Anda mungkin perlu menuliskan masalah pengoptimalan Anda tidak hanya sekali, tetapi dalam beberapa percobaan, sehingga Anda dapat memutuskan bagaimana variabel serta batasan harus didefinisikan. (Banyak siswa yang saya temui berpikir bahwa hanya ada satu cara untuk "menuliskan" model, tetapi variabel keputusan dapat, untuk banyak masalah aktual, didefinisikan dengan cara yang berbeda, dan beberapa menguntungkan untuk beberapa masalah, untuk beberapa lainnya tidak. melalui banyak variasi definisi model akan memberi Anda pemahaman yang lebih baik tentang apa yang bekerja paling baik untuk jenis masalah Anda. Mungkin Anda dapat menjalankan perangkat lunak untuk contoh masalah yang lebih kecil, dan menarik beberapa kesimpulan, tetapi jika Anda perlu banyak variabel dan / atau batasan, maka Anda perlu menyelidiki - lebih detail - kemungkinan representasi masalah, sehingga algoritme alami dari dunia pengoptimalan matematika dapat diterapkan.
* Tidak ada yang bisa menghentikan Anda untuk menggabungkan metode, tentu saja. Branch & Bound, Branch & Cut, Relaksasi Lagrangian, dekomposisi Benders - dan versi heuristiknya - dapat bekerja untuk Anda dalam beberapa kasus, dalam beberapa kasus tidak.
* Ingat bahwa "NP = P?" pertanyaan belum terselesaikan.
Penjelasan dengan langkah-langkah:
1. Saya tidak tahu ada ahli matematika yang berprasangka buruk terhadap heuristik itu sendiri. Banyak dari mereka (termasuk saya) menggunakannya secara teratur.
2. Saya tahu banyak ahli matematika yang muak dengan orang-orang yang mengklaim menciptakan lusinan meta-heuristik "baru" setiap tahun (seperti pencarian harmoni atau algoritma kelelawar), padahal sebenarnya mereka hanyalah ide lama yang diungkapkan dengan kata-kata baru yang keren . Sebenarnya, banyak orang di komunitas heuristik yang tidak menyukainya juga.
3. Saya juga tahu orang-orang yang bekerja di optimasi kombinatorial dan / atau global yang muak dengan orang-orang yang mengatakan "masalah X adalah NP-hard, dan oleh karena itu seseorang harus menggunakan heuristik". Ini menunjukkan ketidaktahuan yang menakjubkan dari literatur (luas) tentang metode yang tepat (dan algoritma aproksimasi) untuk masalah NP-hard.
Semoga dengan pertanyaan yang sudah terjawab oleh GODHACKERSANS dapat membantu memudahkan mengerjakan soal, tugas dan PR sekolah kalian.
Apabila terdapat kesalahan dalam mengerjakan soal, silahkan koreksi jawaban dengan mengirimkan email ke yomemimo.com melalui halaman Contact
Last Update: Tue, 27 Jul 21