这个时候，Dijkstra的做法是选出所有d[0,i]，i=0。n-1，为false的对应的w[1,i]，i=0。n-1，中的最小值w[1,k]并认为这就是源点S到目标顶点V_k的最短距离。
对于一个问题的解在一定范围或区域内最优是局部最优。若一项决策和所有解决该问题的决策相比是最优的是全局最优。避免陷入局部最优的方法有深入研究问题的机理、随机搜索。
最优算法是指在当前约束条件下获得最佳结果的算法。它是一种在机器学习、数学建模、运筹学等领域中广泛应用的技术。最优算法在许多问题中都可以发挥出色的效果，例如最小化成本、最大化收益、优化路线等。
总的来说，最优化算法是一场精密的舞蹈，每一步都需要精准计算和巧妙设计。通过理解这些核心原理和算法，我们能在机器学习的海洋中找到最优解的航标。想了解更多，不妨深入探索这个神奇的领域，链接在这里就不再赘述了。
梯度下降的双面刃作为基础，梯度下降法以其简洁的逻辑吸引着我们，但并非无瑕。
牛顿法目光更加长远,所以少走弯路;相对而言,梯度下降法只考虑了局部的最优,没有全局思想。
一阶优化算法是使用各参数的梯度值来最小化或最大化损失函数E(x），最常用的一阶优化算法是梯度下降。函数梯度导数dy/dx的多变量表达式，用来表示y相对于x的瞬时变化率。
个体最优位置也叫局部最优位置。
问题是线性的，还是非线性的。
造成这种问题的原因是PSO算法并没有很充分地利用计算过程中获得的信息,在每一步迭代中,仅仅利用了群体最优和个体最优的信息。(3)PSO算法虽然提供了全局搜索的可能,但是并不能保证收敛到全局最优点上。
#8226;第i阶段的“局部最优解”：ai贪心选择性质：所求问题的全局最优解可以通过一系列局部最优的选择（即贪心选择）来达到。–这是贪心算法与动态规划算法的主要区别。
1什么是度量值?度量值代表距离。它们用来在寻找路由时确定最优路由。每一种路由算法在产生路由表时,会为每一条通过网络的路径产生一个数值(度量值),最小的值表示最优路径。
五)最优化和次优化 最优化是追求的目标，但由于各种客观条件的限制和人们对于技术经济客观条件认识的局限性，往往难于达到技术经济效果的最优而只能达到令人比较满意的次优。
贪心算法的基本思路是把问题分成若干个子问题，然后对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解，最后再把子问题的最优解合并成原问题的一个解。这里要注意一点就是贪心算法得到的不一定是全局最优解。
相比较于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程（特别是多峰值的寻优过程）中不可避免的“早熟”问题，可以求得全局最优解。
福利经济学第一定理是指在完全竞争市场中，通过个人追求自身利益最大化和价格的调整所实现的均衡，即完全竞争均衡，在经济上是帕累托最优配置。
时间O(N^2)空间O(N)，或优化为O(1)空间O(N)。最后，记住动态规划的黄金准则：拆解问题、建立递推关系，然后初始化空间，步步为营，直至找到全局最优解。这就是动态规划的魅力所在，它在算法王国中熠熠生辉。
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