
【计】 near-optimal program
border
【化】 affinity
【医】 approximation
【经】 approximately
【计】 optimization program; optimizer
近似优化程序(Approximate Optimization Procedure)在汉英词典中通常定义为"通过简化模型或降低精度要求实现高效率求解的数学方法"。该术语由三个核心概念构成:
近似(Approximate)
指采用接近但不完全精确的计算方式处理复杂问题。《牛津英语词典》将其解释为"接近准确值的过程",在计算数学中特指牺牲部分精度换取运算效率的权衡策略。
优化(Optimization)
源自运筹学中的最优化理论,指在约束条件下寻找目标函数极值的过程。根据Boyd的《凸优化》权威教材,现代优化算法包含线性规划、整数规划等20余种基础范式。
程序(Procedure)
计算机科学中特指可重复执行的算法流程,如《算法导论》中强调的迭代收敛机制。典型代表包括遗传算法、模拟退火等元启发式方法。
该术语在工程领域应用广泛,例如:
权威参考文献:
“近似优化程序”是一个结合了“近似优化”和“程序优化”的复合概念,需从以下两个层面综合理解:
近似优化
指通过牺牲解的精确性来换取计算效率的优化方法。例如,对于NP难问题(如最大割问题),传统精确算法无法在合理时间内求解,而近似优化算法可在多项式时间内给出接近最优的解。
程序优化
指通过调整算法、数据结构或代码逻辑,提升程序运行效率、减少资源消耗的过程。例如,简化冗余计算或优化内存管理。
近似优化程序通常指将近似算法应用于程序优化场景,典型场景包括:
组合优化问题
如最大割问题(MaxCut),通过量子近似优化算法(QAOA)等,将问题转化为量子线路参数优化,借助经典-量子混合计算高效求解。
复杂系统优化
在供应链、交通路径规划等领域,使用近似优化程序快速生成可行解,降低计算成本。
以量子近似优化算法(QAOA)为例:
通过以上分析可见,近似优化程序的核心在于平衡效率与精度,尤其适用于传统方法难以处理的复杂问题。
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