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| 组合优化 | 组合最优化，在应用数学和理论计算机科学的领域中，组合优化是在一个有限的对象集中找出最优对象的一类课题。在很多组合优化的问题中，穷举搜索/枚举法是不可行的。组合优化的问题的特征是可行解的集是离散或者可以简化到离散的，并且目标是找到最优解。常见的例子有旅行商问题和最小生成樹。二维的例子，比如服装厂做衣服，衣服分成很多块，这些块需要从布料上切下来。怎么切，剩下的废布料最少？三维的例子，如集装优化。 |
| 组合优化 | 组合优化的难处，主要是加进来拓扑分析，不同的拓扑形态下，不同部分的约束关系便不同，算法也就要调整。如果给定一个拓扑形态，组合优化往往就退化成一个整数优化的问题了。 |
| 最优化 | 对于无约束的优化问题， 如果函数是二次可微的话，可以通过找到目标函数梯度为0（也就是鞍点）的那些点来解决此优化问题。我们需要用黑塞矩阵来确定此点的类型。如果黑塞矩阵是正定的话，该点是一个局部最小解， 如果是负定的话，该点是一个局部最大解，如果黑塞矩阵是不定的话，该点是某种鞍点。 |
| 离散优化 | 离散优化是应用数学和计算机科学中优化问题的一个分支。 |
| 最优化 | formula_3的元素被称为是可行解。函数formula_11被称为目标函数，或者代价函数。一个最小化（或者最大化）目标函数的可行解被称为最优解。 |
