Какие существуют способы оптимизации алгоритмов поиска минимального и максимального значения в матрице?

Некоторые способы оптимизации алгоритмов поиска минимального и максимального значения в матрице:

• Использование подхода floodfill. stackoverflow.com Нужно найти все минимумы, поместить их в отсортированный список или стек. stackoverflow.com Затем выбрать и удалить первый элемент из списка (наименьший минимум). stackoverflow.com Если элемент помечен как использованный, выбросить его и перейти к следующему шагу. stackoverflow.com После этого отметить все элементы внутри подматрицы вокруг элемента как используемые и перейти к следующему шагу. stackoverflow.com Алгоритм завершается, когда список становится пустым. stackoverflow.com
• Применение методов многомерной случайной оптимизации. elib.osu.ru Они позволяют в среднем быстрее выходить в район оптимума и эффективны при поиске глобального оптимума. elib.osu.ru К таким методам относятся метод слепого поиска, метод случайных направлений, метод поиска с «наказанием случайностью», метод с «блуждающим» поиском. elib.osu.ru
• Использование метода параллельных касательных. elib.osu.ru Он эффективен для задачи невысокой размерности для функций, близких к квадратичным функциям. elib.osu.ru

Пользователь

Время добавления