Với sự ra đời của lập trình tuyến tính, các phương pháp này đã được áp dụng cho các bài toán bao gồm phân công, lưu lượng cực đại và vận chuyển. Trong kỷ nguyên hiện đại, tối ưu hóa tổ hợp là hữu ích cho việc nghiên cứu các thuật toán, có liên quan đặc biệt đến trí tuệ nhân tạo, máy học và nghiên cứu hoạt động.
Tối ưu hóa tổ hợp được sử dụng để làm gì?
Tối ưu hóa tổ hợp là quá trình tìm kiếm cực đại (hoặc cực tiểu) của hàm mục tiêu F có miền là không gian cấu hình rời rạc nhưng lớn(trái ngược với N-chiều không gian liên tục).
Tại sao tối ưu hóa tổ hợp lại khó?
Khó khăn nảy sinh từ thực tế là không giống như lập trình tuyến tính, vùng khả thi của bài toán tổ hợp không phải là một tập lồi. Do đó, thay vào đó, chúng ta phải tìm kiếm một mạng lưới các điểm khả thi hoặc trong trường hợp số nguyên hỗn hợp, một tập hợp các nửa dòng hoặc đoạn thẳng rời rạc để tìm ra giải pháp tối ưu.
Bài toán tối ưu hóa tổ hợp là gì?
Tối ưu hóa tổ hợp là một chủ đề bao gồm tìm kiếm một đối tượng tối ưu từ một tập hợp hữu hạn các đối tượng … Nó hoạt động trên phạm vi của các vấn đề tối ưu hóa đó trong đó tập hợp các giải pháp khả thi là rời rạc hoặc có thể được giảm thành rời rạc và trong đó mục tiêu là tìm ra giải pháp tốt nhất.
Tối ưu hóa tổ hợp có khó không?
Khi phiên bản quyết định của bài toán tối ưu hóa tổ hợp được chứng minh là thuộc loại bài toán NP-đầy đủ, thì phiên bản tối ưu hóa là NP-hard … Bài toán tối ưu hóa, tức là, tìm số tối thiểu (ít nhất k) của đa giác hình sao mà liên của chúng bằng một đa giác đơn giản đã cho, là NP-hard.
