Anonymous
Anonymous asked in 教育與參考其他:教育 · 2 decades ago

優化模式的應用領域...............

好像是有關環境系統分析的好像是有關環境系統分析的

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很急

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  • 2 decades ago
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    首先要先了解何謂優化模式最佳化 (Optimization) 是在一個有許多限制和條件相互衝突的環境下找尋一個最合適解決方式的過程。因此最佳化是一個複雜度和解決結果好壞的平衡點;最適當的答案表示最好的妥協。 在實際應用上,改進是相當重要的。甚至連極微小的改進都非常值得的。想想看在工廠作業上和股票市場中,5%的改善會有多大的影響。即使絕對的最好解答無法被找到,一個跟這個答案相當接近的解決方案對原本的問題也有相當多的改善。舉例說明如下:螞蟻演算法Ant Algorithms  Ant Colony System (ACS): ACS是一種尋優演算法, 也稱 Ant Algorithm, 1992年由M. Dorigo在博士論文中提出, 它是利用螞蟻群體合作的原理來解尋優問題, 迄今已被應用來解許多困難的尋優問題(NP- Hard problems), 如 Traveling salesman problem, quadratic assignment problem, vehicle routing problems, job-shop scheduling problem, graph coloring problem, packet-switched communication network problems, sequential ordering problem, shortest common super-sequence problem, load balancing in communication networks等。演算法原理: 螞蟻可以由蟻穴到食物目的地找到一條最短路線, 它們用的不是視覺, 而是在走過的地方會殘留一種分泌物pheromone, 當以後的螞蟻經過時, 就有較高的機率選擇pheromone濃度高的方向, 因此隨著時間增長, 漸漸螞蟻會走同一路線(亦即最短路線)由蟻穴到食物目的地來回, 利用這種自然界的原理已有效率地解一些尋優問題(Optimization Problems)。研究方向: 對於ACS 主題, 我們可以找出一些適當的 OR/IE 問題, 應用 ACS 原理來設計演算法, 並與其他方法做比較評估, 當然我們採用ACS 不一定要沿襲以往的方式, 主要是採用群體合作的架構, 但可考慮不同機制去導引”解”的搜尋方向, 我們也希望多瞭解一些自然界的現象(如蜜蜂、海豚等的群體生活), 以啟發我們設計新的演算法的架構。 

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