Решатель

Решатель это часть математического программного обеспечения , возможно, в виде отдельной компьютерной программы или библиотеки программного обеспечения , которая «решает» математическую задачу. Решатель принимает описания задач в некоторой общей форме и вычисляет их решение. В решателе упор делается на создание программы или библиотеки, которую можно легко применить к другим задачам аналогичного типа.

Типы решателей [ править ]

Типы проблем с существующими специализированными решателями включают в себя:

General Issue Solver ( GPS ) — это особая компьютерная программа, созданная в 1957 году Гербертом Саймоном , Дж. К. Шоу и Алленом Ньюэллом и предназначенная для работы в качестве универсального средства решения проблем, которое теоретически можно использовать для решения любой возможной проблемы, которая может быть формализована в виде символическая система при правильной входной конфигурации. Это была первая компьютерная программа, которая отделила знание проблем (в форме правил предметной области ) от стратегии решения проблем (в качестве общей поисковой системы ).

Решатели общего назначения обычно используют архитектуру, аналогичную GPS, чтобы отделить определение проблемы от стратегии, используемой для ее решения. Преимущество такого разделения состоит в том, что решатель не зависит от деталей какого-либо конкретного экземпляра задачи. Стратегия, используемая общими решателями, была основана на общем алгоритме (обычно основанном на возврате ) с единственной целью - полноты. Это приводит к экспоненциальному увеличению времени вычислений , что резко ограничивает их удобство использования. Современные решатели используют более специализированный подход, который использует структуру задач, чтобы решатель тратил как можно меньше времени на возврат.

Для задач определенного класса (например, систем нелинейных уравнений ) обычно доступно несколько алгоритмов. Некоторые решатели реализуют несколько алгоритмов.

См. также [ править ]

Списки решателей [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Использование решателей QBF для решения игр и головоломок - Бостонский колледж
  2. ^ Чжан, Вэйсюн (6 декабря 2012 г.). Поиск в пространстве состояний: алгоритмы, сложность, расширения и приложения . Springer Science & Business Media. ISBN  978-1-4612-1538-7 .
  3. ^ Боулинг, Майкл и Мануэла Велосо. Анализ стохастической теории игр для многоагентного обучения с подкреплением . № КМУ-КС-00-165. Школа компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона, Питтсбург, Пенсильвания, 2000.
  4. ^ «Нейронная сеть решает задачу трёх тел в 100 миллионов раз быстрее» . Обзор технологий Массачусетского технологического института . 26 октября 2019 г. Проверено 16 мая 2021 г.