توسعه الگوریتم های بهینه سازی در حل مسائل بزرگ مقیاس ریاضی

مسائل بهینه سازی بزرگ مقیاس به مسائلی اطلاق می شود که شامل تعداد زیادی متغیر و قیود هستند و حل آن ها بدون استفاده از الگوریتم های بهینه سازی مناسب، زمان بر و پیچیده است. توسعه الگوریتم های بهینه سازی در این مسائل، به ویژه در زمینه هایی مانند مهندسی، اقتصاد، علوم داده و تحقیقات علمی، اهمیت فراوانی دارد. این مقاله به بررسی روش های نوین و الگوریتم های بهینه سازی در حل مسائل بزرگ مقیاس می پردازد. الگوریتم هایی مانند الگوریتم های تکاملی، روش های مبتنی بر گرادیان، الگوریتم های تصادفی و الگوریتم های مبتنی بر یادگیری ماشین مورد بررسی قرار گرفته و کاربردهای آن ها در حل مسائل پیچیده معرفی می شود. در نهایت، چالش ها و آینده تحقیقات در این حوزه نیز مورد بحث قرار خواهد گرفت.

کلیدواژه ها:

الگوریتم های بهینه سازی ، مسائل بزرگ مقیاس ، روش های تکاملی