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通过数学建模与算法设计,在限定条件下寻求最佳解决方案的学科,广泛应用于工程、经济、物流及人工智能等领域。其核心包括目标函数构建、约束条件分析及迭代逼近策略,典型方法如梯度下降、遗传算法等。兼具理论深度与实践价值,可处理高维非线性问题;结合计算机科学提升效率,如动态规划、启发式搜索;在资源分配、路径规划等场景中显著提升效益。

资源类型:学习资料
资源描述:

通过数学建模与算法设计,在限定条件下寻求最佳解决方案的学科,广泛应用于工程、经济、物流及人工智能等领域。其核心包括目标函数构建、约束条件分析及迭代逼近策略,典型方法如梯度下降、遗传算法等。兼具理论深度与实践价值,可处理高维非线性问题;结合计算机科学提升效率,如动态规划、启发式搜索;在资源分配、路径规划等场景中显著提升效益。

更新时间:2025-04-21 00:00:46
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