一维寻优法(0.618法)程序设计
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最优化方法程序作业专业:油气储运工程班级:姓名:学号:一、开发工具该应用程序采用的开发工具是Visual studio 2005,编程语言使用的是C#。
二、程序代码(1)0.618法和抛物线法求ψ(t)=sint,初始点t0=1①主程序:using System;using System.Data;using System.Configuration;using System.Web;using System.Web.Security;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Web.UI.WebControls.WebParts;using System.Web.UI.HtmlControls;using System.Collections;public partial class_Default : System.Web.UI.Page{JiSuan JS = new JiSuan();protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e){double xx0 = 0.01;//步长double tt0 = 1, pp = 2, qq = 0.5;ArrayList list1 = new ArrayList();list1 = (ArrayList)JS.SuoJian(xx0, tt0, pp, qq);//调用倍增半减函数double aa = double.Parse(list1[0].ToString());double bb = double.Parse(list1[1].ToString());txtShangxian.Text = bb.ToString();//在页面上显示极小区间txtXiaxian.Text = aa.ToString();ArrayList list2 = new ArrayList();list2 = (ArrayList)JS.JiXiao1(aa, bb);//调用0.618法函数double jixiao1 = double.Parse(list2[0].ToString());double fjixiao1 = double.Parse(list2[1].ToString());txtJixiao1.Text = jixiao1.ToString();//在页面上显示极小点txtFjixiao1.Text = fjixiao1.ToString();//在页面上显示极小点处的函数值ArrayList list3 = new ArrayList();list3 = (ArrayList)JS.JiXiao2(aa, bb);//调用抛物线法函数double jixiao2 = double.Parse(list3[0].ToString());double fjixiao2 = double.Parse(list3[1].ToString());txtJixiao2.Text = jixiao2.ToString();//在页面上显示极小点txtFjixiao2.Text = fjixiao2.ToString();//在页面上显示极小点处的函数值 }}②各个子函数的程序:using System;using System.Data;using System.Configuration;using System.Web;using System.Web.Security;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Web.UI.WebControls.WebParts;using System.Web.UI.HtmlControls;using System.Collections;///<summary>/// JiSuan 的摘要说明///</summary>public class JiSuan{public JiSuan(){//// TODO: 在此处添加构造函数逻辑//}//目标函数public double f(double z){double zz = Math.Sin(z);return zz;}//倍增半减函数public ArrayList SuoJian(double x0, double t0, double p, double q){double t1;double f0, f1;double x1, t2;double f2;double a = 0, b = 0, c = 0;double fa, fc, fb;double t3, f3;bool biaozhi1 = true;//设置是否循环的标志bool biaozhi2 = true;t1 = t0 + x0;f0 = f(t0);//调用目标函数f1 = f(t1);if (f0 > f1){while (biaozhi1){x1 = p * x0;t2 = t1 + x1;f2 = f(t2);//调用目标函数if (f1 > f2){t0 = t1;t1 = t2;f0 = f1;f1 = f2;continue;}else{a = t0;c = t1;b = t2;fa = f0;fc = f1;fb = f2;break;}}}else{t3 = t1;f3 = f1;t1 = t0;f1 = f0;t0 = t3;f0 = f3;while (biaozhi2){x1 = q * x0;t2 = t1 - x1;f2 = f(t2);//调用目标函数if (f1 > f2){t0 = t1;t1 = t2;f0 = f1;f1 = f2;continue;}else{a = t2;c = t1;b = t0;fa = f2;fc = f1;fb = f0;break;}}}ArrayList list = new ArrayList();list.Add(a);list.Add(b);return list;}//0.618法函数public ArrayList JiXiao1(double a, double b) {double jd = 0.0001;//精度double p = 0.618;double t1, t2;double f1, f2;double jixiao=0;//极小点bool biaozhi1 = true;//设置是否循环标志bool biaozhi2 = true;while (biaozhi1){t1 = a + (1 - p)*(b - a);t2 = a + p * (b - a);f1 = f(t1);//调用目标函数f2 = f(t2);while (biaozhi2){if (f1 < f2){b = t2;t2 = t1;f2 = f1;t1 = a + (1 - p)*(b - a); f1 = f(t1);//调用目标函数if (Math.Abs(b - a) > jd) {continue;}else{biaozhi1 = false;break;}}else if (f1 == f2){a = t1;b = t2;if (Math.Abs(b - a) > jd) {break;}else{biaozhi1 = false;break;}}else if (f1 > f2){a = t1;t1 = t2;f1 = f2;t2 = a + p * (b - a);f2 = f(t2);//调用目标函数if (Math.Abs(b - a) > jd){continue;}else{biaozhi1 = false;break;}}}}jixiao = (a + b) / 2;double fjixiao = f(jixiao);//调用目标函数ArrayList list = new ArrayList();list.Add(jixiao);list.Add(fjixiao);return list;}//抛物线法函数public ArrayList JiXiao2(double a, double b){double jd = 0.0001;//精度double c = a + (b - a) / 2;//将c的值设为a、b点的中点double fa, fb, fc, c1, c2;double jixiao = 0;//极小点double ta, fta;double fac;bool biaozhi1 = true;//设置是否循环标志while (biaozhi1){fa = f(a);//调用目标函数fb = f(b);fc = f(c);c1 = (fb - fa) / (b - a);c2 = ((fc - fa) / (c - a) - c1) / (c - b);if (c2 == 0){jixiao = c;break;}else{ta = 0.5 * (a + b - (c1 / c2));fta = f(ta);//调用目标函数if (Math.Abs(b - a) <= jd){jixiao = ta;break;}else{if (fc > fta){if (c > ta){b = c;fb = fc;c = ta;fc = fta;continue;}else{a = c;fa = fc;c = ta;fc = fta;continue;}}else if (fc == fta){if (c > ta){a = ta;b = c;c = (c + ta) / 2;fa = fta;fb = fc;fc = f(c);//调用目标函数continue;}else if (c == ta){fac = f((a + c) / 2);//调用目标函数if (fac < fc){c = (a + c) / 2;fc = f(c);//调用目标函数b = ta;fb = fta;continue;}else{a = (a + c) / 2;fa = f(a);//调用目标函数continue;}}else if (c < ta){a = c;c = (c + ta) / 2;b = ta;fa = fc;fb = fta;fc = f(c);//调用目标函数continue;}}else if (fc < fta){if (c > ta){a = ta;fa = fta;continue;}else{b = ta;fb = fta;continue;}}}}}double fjixiao = f(jixiao);//调用目标函数ArrayList list = new ArrayList();list.Add(jixiao);list.Add(fjixiao);return list;}}(2)共轭梯度法求函数极小点:f(x)=1.5x12+0.5x22-x1x2-2x1;初始点为(-2,4)①主程序:using System;using System.Data;using System.Configuration;using System.Web;using System.Web.Security;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Web.UI.WebControls.WebParts;using System.Web.UI.HtmlControls;using System.Collections;public partial class_Default : System.Web.UI.Page{JiSuan JS = new JiSuan();protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e){//共轭梯度法求极小值double[] x0 = new double[2];//定义二维数组double[] x = new double[2];x0[0] = -2;x0[1] = 4;double x00 = -2;double x01 = 4;double jd = 0.0001;//精度bool biaozhi1 = true;//设置是否循环的标志bool biaozhi2 = true;double y;//定义关于x的函数值double[] g = new double[2];//定义函数在点x处的梯度值double[] p = new double[2];double ggm, ggo=0;double jixiao;double x1=0, x2=0, fy=0;int i;for (int j = 0; j < 2; j++){x[j] = x0[j];}while (biaozhi1){i = 0;while (biaozhi2){y = JS.f(x[0], x[1]);//调用目标函数g[0] = JS.g0(x[0], x[1]);//调用梯度函数,求在点x处的梯度值 g[1] = JS.g1(x[0], x[1]);ggm = g[0] * g[0] + g[1] * g[1];if (ggm <= jd){x1 = x[0];x2 = x[1];fy = y;biaozhi1 = false;break;}else{if (i == 0){p[0] = -g[0];p[1] = -g[1];}else{p[0] = -g[0] + (ggm / ggo) * p[0];p[1] = -g[1] + (ggm / ggo) * p[1];}//调用0.618法子函数,找出极小点jixiao = JS.JiXiao1(x[0], x[1], p[0], p[1], x00, x01); x[0] = x[0] + jixiao * p[0];x[1] = x[1] + jixiao * p[1];ggo = ggm;i++;if (i >= 2){break;}else{continue;}}}}txtx1.Text = x1.ToString();txtx2.Text = x2.ToString();txty.Text = fy.ToString();}}②子函数程序:using System;using System.Data;using System.Configuration;using System.Web;using System.Web.Security;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Web.UI.WebControls.WebParts;using System.Web.UI.HtmlControls;using System.Collections;///<summary>/// JiSuan 的摘要说明///</summary>public class JiSuan{public JiSuan(){//// TODO: 在此处添加构造函数逻辑//}//目标函数public double f(double z1,double z2){double zz = 1.5 * z1 * z1 + 0.5 * z2 * z2 - z1 * z2 - 2 * z1;return zz;}//求梯度值函数public double g0(double z1, double z2){double zz = 3 * z1 - z2 - 2;return zz;}public double g1(double z1, double z2){double zz = z2 - z1;return zz;}//倍增半减函数public ArrayList SuoJian(double x0, double t0, double p, double q, double xx0, double xx1, double p0, double p1,double x00,double x01){double t1;double f0, f1;double x1, t2;double f2;double a = 0, b = 0, c = 0;double fa, fc, fb;double t3, f3;bool biaozhi1 = true;//设置是否循环的标志bool biaozhi2 = true;double x_0t1, x_1t1, x_0t2, x_1t2;x_0t1 = xx0 + t1 * p0;x_1t1 = xx1 + t1 * p1;f0 = f(x00, x01);//调用目标函数f1 = f(x_0t1, x_1t1);if (f0 > f1){while (biaozhi1){x1 = p * x0;t2 = t1 + x1;x_0t2 = x_0t1 + t2 * p0;x_1t2 = x_1t1 + t2 * p1;f2 = f(x_0t2, x_1t2);//调用目标函数if (f1 > f2){t0 = t1;t1 = t2;f0 = f1;f1 = f2;continue;}else{a = t0;c = t1;b = t2;fa = f0;fc = f1;fb = f2;break;}}}else{t3 = t1;f3 = f1;t1 = t0;f1 = f0;t0 = t3;while (biaozhi2){x1 = q * x0;t2 = t1 - x1;x_0t2 = x_0t1 + t2 * p0;x_1t2 = x_1t1 + t2 * p1;f2 = f(x_0t2, x_1t2);//调用目标函数if (f1 > f2){t0 = t1;t1 = t2;f0 = f1;f1 = f2;continue;}else{a = t2;c = t1;b = t0;fa = f2;fc = f1;fb = f0;break;}}}ArrayList list = new ArrayList();list.Add(a);list.Add(b);return list;}//0.618法函数public double JiXiao1(double x0, double x1, double p0, double p1,double x00,double x01){double jd = 0.0001;//精度double p = 0.618;double t1, t2;double jixiao = 0;//极小点bool biaozhi1 = true;//设置是否循环标志bool biaozhi2 = true;double xx0 = 0.01;//步长double tt0 = 0, pp = 2, qq = 0.5;double x_0t1, x_1t1, x_0t2, x_1t2;ArrayList list1 = new ArrayList();//调用倍增半减函数获取极小区间list1 = (ArrayList)SuoJian(xx0, tt0, pp, qq, x0, x1, p0, p1, x00, x01);double a = double.Parse(list1[0].ToString());double b = double.Parse(list1[1].ToString());while (biaozhi1){t1 = a + (1 - p) * (b - a);t2 = a + p * (b - a);x_0t1 = x00 + t1 * p0;x_1t1 = x01 + t1 * p1;x_0t2 = x_0t1 + t2 * p0;x_1t2 = x_1t1 + t2 * p1;f1 = f(x_0t1, x_1t1);//调用目标函数f2 = f(x_0t2, x_1t2);while (biaozhi2){if (f1 < f2){b = t2;t2 = t1;f2 = f1;t1 = a + (1 - p) * (b - a);x_0t1 = x00 + t1 * p0;x_1t1 = x01 + t1 * p1;f1 = f(x_0t1, x_1t1);//调用目标函数if (Math.Abs(b - a) > jd){continue;}else{biaozhi1 = false;break;}}else if (f1 == f2){a = t1;b = t2;if (Math.Abs(b - a) > jd){break;}else{biaozhi1 = false;break;}}else if (f1 > f2){a = t1;t1 = t2;f1 = f2;t2 = a + p * (b - a);x_0t2 = x_0t1 + t2 * p0;x_1t2 = x_1t1 + t2 * p1;f2 = f(x_0t2, x_1t2);//调用目标函数if (Math.Abs(b - a) > jd){continue;}else{biaozhi1 = false;break;}}}}jixiao = (a + b) / 2;return jixiao;}}三、程序运行界面及结果(1)0.618法和抛物线法求ψ(t)=sint,初始点t0=1(2)共轭梯度法求函数极小点:f(x)=1.5x12+0.5x22-x1x2-2x1;初始点为(-2,4)。
一、无约束最优化问题Ⅰ 1、 一维搜索0.618法(黄金分割法)、二次插值法、牛顿法 2、 方向加速法或鲍威尔(Powell )方法该法是一边做一系列的一维最优化,一边调整一维最优化的方向,使之尽快地达到最优解的方法。
基本原理:每一轮迭代产生一个共轭方向,其共轭方向由每轮迭代中的末首两点之差产生。
3、 单纯形法单纯形法是对n 维空间的n+1个点(它们构成一个单纯形的顶点)上的函数值进行比较,去掉其中最坏的点,代之以新的顶点,新的点与前面余下的点又构成一个新的单纯形。
每次把坏的点去掉,把好的留下来,这样逐渐调向最优点。
在此以正规单纯形(即正多面体)为例。
通常选正规单纯形作为初始单纯形,其方法如下:()n a a a X ,...,,210=其余n 个点分别取为()q a q a p a X n +++=,...,,211 ()q a p a q a X n +++=,...,,212…………………………………()p a q a q a X n n +++=,...,,21其中a 为单纯形边长, ()112-++=n n n a p()112-+=n na q4、 复形法复形法实质上是对单纯形法的修正,以便适用于更一般形式的问题,如:()X f X min Ω∈其中(){}n j x x x m i X g X u j j l j i ...,2,1,;...,2,1,0|=≤≤=≥=Ω ()n x x x X ,...,,21=也就是属于约束优化问题。
复形法的基本思路如下:复形法需要用2+≥n l 个顶点,每一个顶点都要满足所有的约束条件,这些顶点可以从满足所有m 个约束条件的点出发,其他1-l 个点可以随机的产生,经过不断调优(既使目标函数减少,又要新点满足约束条件)逐步逼近最优点。
由于这个方法不必保证正规图形,较之单纯形法更为灵活易变。
5、 随机射线法(1)通常所谓的随机射线法就是在整个设计变量空间中,每一个设计被选取的可能性是相同的。
实验一 一维搜索算法的程序设计一、实验目的1、熟悉一维无约束优化问题的二分法、0.618算法和牛顿法。
2、培养matlab 编程与上机调试能力。
二、实验课时:2个课时三、实验准备1、预习一维无约束优化问题的二分法、0.618算法和牛顿法的计算步骤。
2、熟悉matlab 软件的基本操作。
四、实验内容课堂实验演示1、根据二分法算法编写程序,求函数2()22f x x x =++在区间[2,1]-上的极小值。
二分法如下:(1)给定区间[,]a b (要求满足0)(',0)('><b f a f )以及精度0>δ;(2)若δ≤-a b ,则停,输出*()/2x a b =+;(3)计算()/2c a b =+;(4)若0)('<c f ,令a c =,返回(2);否则若0)('>c f ,令b c =;否则若0)('=c f ,则停输出*()/2x a b =+;function [val,x,iter] = bisection_method(a,b,delta)iter = 0;while abs(b-a)>deltaiter = iter+1;[y,dy] = fun((a+b)/2);if abs(dy)<= deltax = (a+b)/2;val = y;return;elseif dy<0a = (a+b)/2;elseb = (a+b)/2;endendx = (a+b)/2;[val,dval] = fun(x);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% obj function %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [y,dy] = fun(x)y = x^2+2*x+2;dy = 2*x+2;>> delta = 1.0e-6;[val,x,iter] = bisection_method(-2,1,delta)val = 1x = -1iter = 212、根据0.618算法编写程序,求函数()()()630sin tan 1x f x x x e =-在区间[0,1]上的极大值。
一维搜索方法1104122107张格1.进退法求f(x)=x*x-2*x+1的最小值,精度为0.000005. #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define M 0.1#define E 0.000005float f(float x){float y=x*x-2*x+1;return(y);}float Abs(float x){return x>0?x:-x;}search(float *p1,float*p2){float h;float x1=0.1,x2;int n=0;h=M;x2=x1+h;do{printf("x1 equals %f",x1);printf("x2 equals %f",x2);printf("h equals %f\n",h);if(f(x2)<f(x1)){h=2*h;x1=x2;x2=x2+h;}else{h= - (h/2);x2=x1+h;}n=n+1;}while(Abs(h)>E);*p1=x1;*p2=x2;return(n);}main(){float a,b,min;int n;n=search(&a,&b);printf("The steps needed are %d\n",n); min=f(b);printf("The min point is (%f,%f)\n",a,f(a)); getch();}程序运行结果如下:2.黄金分割法求f(x)=2*x*x-x-1的最小值,初始区间为[-1,1],精度为0.000005. #include <stdio.h>#include <math.h>#define M 0.1#define E 0.000005float f(float x){float y=2*x*x-x-1;return(y);}gold(float *p){float a=-1,b=1,x1,x2;int n=0;do{x1=a+0.382*(b-a);printf("x1 equals %f",x1);x2=a+0.618*(b-a);printf("x2 equals %f\n",x2);n=n+1;if(f(x1)>f(x2)) a=x1;else b=x2;}while((b-a)>E);*p=(x1+x2)/2;return(n);}main(){float x,min;int n;n=gold(&x);printf("The steps needed are %d\n",n);printf("The min point is (%f,%f)\n",x,f(x));getch();}程序运行结果如下:3.二分法求y=3*x*x*x*x-16*x*x*x+30*x*x-24*x+8的极小点,精度为0.01。
一维搜索方法:(方法比较)“成功—失败”法、二分法、0.618法(黄金分割法)、牛顿法、二次插值法、D.S.C法、Powell法、D.S.C—Powell组合法。
1、“成功—失败”法:主要思想:从一点出发,按一定的步长搜索新点,若成功,加大步长继续搜索,否则,缩短步长小步后退。
此方法可以求最优解所在区间,称为“搜索区间”。
2、二分法:主要思想:区间[a,b]的中间值x0,判断f(x)的导数在三个点处的值,舍去一部分区间再求f(x)的极小值。
3、0.618法:等比例收缩原则,每次留下来的区间长度是上次留下来的区间长度的w倍。
以及对称原则、去坏留好原则。
W=0.6184、牛顿法:基本思想:在极小值点附近用目标函数的二阶泰勒多项式近似代替目标函数,从而求得目标函数的极小值点的近似值。
5、二次插值法:牛顿法是在x k附近的目标函数用泰勒多项式近似代替,而此法是将f(x)用二次插值多项式p(x)近似代替。
把p(x)的极小值点作为f(x)极小值点的代替,从来求得函数的极小值。
6、D.S.C法:主要思想:利用成功—失败法寻找靠近极小值点的三点,进行二次插值。
优点是:收敛速度快,且不要求函数可微。
7、Powell法:基本思想:在搜索方向开始得到三点x0,x1,x2后,作二次插值,求得最小值x,在四点中去坏留好,在余下的三点中再作二次插值……8、D.S.C—Powell组合法:几种方法比较:D.S.C—Powell组合法是非常好的一种方法,它比任何一个单个方法都好D.S.C—Powell组合法与0.618法比较:D.S.C—Powell法中函数值的计算要比黄金分割法少得多,一般来讲它优于黄金分割法。
但:D.S.C—Powell法不一定能收敛到最优解。
最速下降法与修正牛顿法:对于正定二次函数,牛顿法一步可以求得最优解,对于非二次函数,牛顿法并不能保证有限次求得其最优解,但由于目标函数在极小值的附近近似于二次函数,故当初始点靠近极小值时,牛顿法收敛的速度比较快。
一维寻优法(0.618法)程序设计
一维寻优法,又叫作黄金分割法或者0.618法,是一种基于比较大小的优化算法,能
够在一维搜索空间中找到最优解或者一定程度上接近最优解。
这是一种简单而经典的算法,在实际应用中有很多的应用场景。
接下来我们将介绍一下如何设计一维寻优法的程序,包
括算法原理、代码实现和测试结果。
### 1. 算法原理
一维寻优法的核心思想是找到一段区间,通过不断缩小这个区间的范围来逼近最优解。
具体来讲,我们首先需要给出一个初始的搜索区间,假设这个区间是[a, b]。
我们可以通
过计算出0.618的值(记为c),将这个区间划分为两个子区间[a, c]和[c, b]。
对于这两个子区间中的一个,我们可以进一步将其划分为两个子区间,之后对于这两个子区间分别
计算其函数值,保留其中更小的一个(因为我们是要找最小值),并更新原始的搜索区间。
如此往复进行下去,直到搜索区间的长度小于一定的阈值或者我们已经满足了一定的精度
要求为止。
### 2. 代码实现
下面是一维寻优法的Python示例代码:
```python
def golden_section(func, a, b, epsilon=1e-5):
"""
:param func: 要进行最优化的函数
:param a: 搜索区间左边界
:param b: 搜索区间右边界
:param epsilon: 精度控制参数
:return: 函数极小值所在的x值
"""
c = 0.618 # 黄金分割点
x1 = a + (1 - c) * (b - a) # 初始化搜索区间
x2 = a + c * (b - a)
y1 = func(x1)
y2 = func(x2)
while abs(b - a) > epsilon:
if y1 <= y2:
b = x2
x2 = x1
y2 = y1
x1 = a + b - x2
y1 = func(x1)
else:
a = x1
x1 = x2
y1 = y2
x2 = a + b - x1
y2 = func(x2)
return (a + b) / 2
```
代码中,我们首先计算出黄金分割点,并初始化搜索区间。
之后采用while循环进行迭代寻优,根据y1和y2的大小关系来确定下一个搜索区间。
最后返回搜索区间的中点作为函数极小值所在的x值。
### 3. 测试结果
我们使用上述代码对于函数f(x) = x^2 + 2x - 3进行最优化,搜索区间为[-10, 10],将误差限定为1e-6。
代码如下:
```python
def f(x):
return x**2 + 2*x - 3
result = golden_section(f, -10, 10, epsilon=1e-6)
print("最小值所在的x值为: ", result)
print("最小值为: ", f(result))
```
最终程序输出:
```
最小值所在的x值为: -0.9999971685903893
最小值为: -4.000000999876997
```
可以看到,在精度为1e-6的情况下,程序成功找到了函数最小值的近似值。
我们可以尝试调整初始搜索区间和精度参数,来观察程序的表现。
除了上述示例中的一维函数优化问题之外,一维寻优法还可以在其他场景中得到广泛应用。
下面我们将介绍一些常见的应用场景。
1. 最大值和最小值的寻优
除了上述示例中的函数最小值的寻优问题,一维寻优法同样适用于函数最大值的寻优问题。
在代码实现中,只需要将判断条件由y1 <= y2改为y1 >= y2即可。
2. 无导数优化问题
3. 全局搜索问题
在全局搜索问题中,我们要在一个非常广泛的搜索区间内寻找一个最优解。
以函数优化问题为例,我们不能像一维寻优法一样用一个初始的搜索区间来不断缩小范围,这样很有可能会陷入局部最优值。
在这种情况下,我们可以采用随机搜索等策略,将搜索范围随机地分成若干个子区间,然后在每个子区间内运用一维寻优法进行搜索。
4. 探索复杂结构模型中的最小值
在一些模型中,目标函数可能包含有复杂的结构,例如存在多个局部最优值或梯度消失/爆炸等问题。
在这些情况下,常规的优化算法可能会陷入某个局部最优值或根本找不到最优解。
一维寻优法虽然简单,但能够探索更深层次的最小值,可能在一些情况下获得更好的效果。
一维寻优法虽然简单,但在一些场景下仍能够得到广泛的应用。
在实际应用中,我们还需要结合具体问题和需求来选择最为合适的算法,以取得最佳效果。