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Simplicity and Complexity in Combinatorial Optimization
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AI
DOI：10.3390/e28020226.png)
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摘要
En 中文
许多物理和计算机科学中的问题可以表述为组合优化问题。因此，研究此类优化的理论方面是有趣且重要的。本文研究了科尔莫戈罗夫复杂性、最优值和优化之间的联系。我们提出：(1) 最优值与复杂性相关联，在特定情况下极值更可能具有低复杂性；(2) 根据算法概率采样候选解进行优化可能是一种有效的优化方法；(3) 优化问题中极值的巧合在先验上比纯粹随机零模型更可能发生。
Keyword:
combinatorial optimization
Kolmogorov complexity
algorithmic information theory
algorithmic sufficient statistics
symmetry
geometrical frustration
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2
论文数:
956
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2.4W
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