最大懶人包
因此，找到全局最大值（或最小值）的方法是查看内部的所有局部最大值（或最小值），并且还查看边界上的点的最大值（或最小值），并且取最大值或最小）一个。 具体来讲，分支限界法由“分支”策略和“限界”策略两部分组成。 “分支”体现在对问题空间是按广度优先搜索；“限界”策略是为了加速搜索速度而采用启发式剪枝的策略。 最大 分支搜索法采用广度优先的策略，依次生成E结点所有分支（即所有的子结点）。 在生成的结点中，将采用更有效的约束函数（限界函数）控制搜索路径，去除那些不满足约束条件（即不可能导出最优解）的结点，使之能更好地朝着状态空间树上有最优解的分支推进。
如果无限链S有界，则集合的闭包Cl（S）偶尔具有最小值和最大值，在这种情况下，它们分别称为集合S的最大下限和最小上限。 当X是拓扑空间时，可以使用类似的定义，因为刚才给出的定义可以根据邻域进行重新表述。 针对所给问题，定义问题的解空间；确定易于搜索的解空间结构；以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中利用Pruning函数剪去无效的搜索。 回溯法搜索解空间树时，根节点首先成为一个活结点，同时也成为当前的扩展节点。 这个新节点就成为一个新的活结点，并成为当前扩展节点。
最大: 最大公约数java实现
回溯法（BacktrackingAlgorithm, BA）有“通用的解题法”之称，用它可以系统地搜索一个问题的所有解或任一解，是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。 在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先的策略，从根结点出发搜索解空间树。 BA在用来求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有子树都已被搜索遍才结束。 而BA在用来求问题的任一解时，只要搜索到问题的一个解即可结束。
为了增大胸部，2006年萨布里娜通过两次手术分别植入了3.5公斤和5公斤硅胶，胸部达到42XXX，她还希望继续手术，直到成为世界第一巨胸。 对于分段定义的任何功能，通过分别查找每个零件的最大值（或最小值），然后查看哪一个是最大（或最小），找到最大值（或最小值）。 最大 注意，当且仅当它是唯一的全局最大点时，点是严格的全局最大点，并且对于最小点也是类似的。
最大: 「最大」や「最高」には似た意味の言葉がたくさんある！
下边的讨论要求读者熟悉概率论中的基本定义，如概率分布、概率密度函数、随机变量、数学期望等。 读者還須先熟悉连续实函数的基本技巧，比如使用微分来求一个函数的极值（即极大值或极小值）。 EM算法在初始化模型参数后开始迭代，迭代中E步和M步交替进行。 由于EM算法的收敛性仅能确保局部最优，而不是全局最优[3-4]。
如果当前扩展节点不能再向纵深方向移动，则当前的扩展节点就成为死结点。 此时，往回回溯至最近的一个活节点处，并使这个活结点成为当前的扩展节点。 因此，单纯使用遗传算法（改动变异、杂交、选择等算子）求解最大团问题时，算法的性能是比较差；要提高算法性能，遗传算法最好能和局部搜索算法相结合。 Best in方法的基本思路：由一个团出发，和这个团中顶点相连的顶点组成候选集；然后以一定的启发式信息，从中选择顶点加入团中，以后反复进行，直到最后得到一个极大团。
最大: 最大期望算法应用
1993年，Carter和Park首次提出使用遗传算法求解最大团问题，但由于所求解的质量差，计算复杂度高，因此，他们认为遗传算法并不适合求解最大团问题。 与此同时，Bäck和Khuri致力于最大独立集问题的求解，却得到了完全相反的结论，通过选用合适的适应度函数，取得了很好的效果。 因此在使用GA来解决最大团问题时，适应度函数起着非常关键的作用。 此后，基于遗传算法求解最大团问题的方法逐渐增多，但在提高解的质量，降低算法复杂度上方面却没有大幅度的提高。
在DIMACS基准图上测试，得到比较好的结果，但与性能好的启发式算法相比，其结果较差，比如结果要差于模拟退火算法。 最大 最大 1995年Jagota对Hopfield模型进行了多处修改来近似求解最大团问题，其中有的是离散化的，有的是连续的；虽然有了一定改进，但是性能并没有显著提高。 随后，仍然有好多研究者使用Hopfield神经网络来求解最大团问题，但是与其它智能搜索算法相比，效果比较差。
最大: 最大公约数性质
最大公约数，也称最大公因数、最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个。 把熵最大（对应我们的复杂程度最大）做为一种原则或者方法应用于各个科技领域的旗手是杰尼斯E.T.Jaynes 。 他给出了利用最大熵方法定量求解问题的一般技术途径；论证了统计力学中的一些著名的分布函数从信息熵最大的角度也可以得到证明。 最大 这不仅使信息论知识与统计物理知识实现了连通，也使熵概念和熵原理走出了热力学的领域。 最大公因数，也称最大公约数、最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个。
近年来研究表明，单独使用一种启发式算法求解最大团问题，算法性能往往并不是很好，因此，常借鉴算法之间优势互补策略，形成新的混合启发式算法来求解最大团问题。 在时间上，由于采用了启发式信息，启发式算法的运算时间与确定性算法的运算时间之间的比值会随着图的顶点、边密度的增加而变得越来越小。 唯一的缺点就是不一定能找到最优值，有时只能找到近优值。
最大: 最大值判别式求最值
这样，最大熵方法过去取得的一切成就都在帮助人们理解最复杂原理的合理性。 而最复杂原理的引入也使人们摆脱对神秘的熵概念和熵原理的敬畏。 在理解了最复杂原理来源于概率公理以后，我们终于明白，神秘的熵原理本质上仅是“高概率的事物容易出现”这个再朴素不过的公理的一个推论。 （2）如果两个自然数中，较大数是较小数的倍数，那么较小数就是这两个数的最大公约数，较大数就是这两个数的最小公倍数。 更相减损法：也叫更相减损术，是出自《九章算术》的一种求最大公约数的算法，它原本是为约分而设计的，但它适用于任何需要求最大公约数的场合。
无向图G的最大团问题可以看作是图G的顶点集V的子集选取问题。 在进入左子树前，必须确认从顶点i到已入选的顶点集中每一个顶点都有边相连。 在进入右子树之前，必须确认还有足够多的可选择顶点使得算法有可能在右子树中找到更大的团。
最大: 最大って英語でなんて言うの？
MCP问题是现实世界中一类真实问题，在市场分析、方案选择、信号传输、计算机视觉、故障诊断等领域具有非常广泛的应用。 自1957年Hararv和Ross首次提出求解最大团问题的确定性算法以来，研究者们已提出了多种确定性算法来求解最大团问题。 但随着问题规模的增大（顶点增多和边密度变大），求解问题的时间复杂度越来越高，确定性算法显得无能为力，不能有效解决这些NP完全问题。 最大熵原理指出，当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。 （不做主观假设这点很重要。）在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小。 因为这时概率分布的信息熵最大，所以人们称这种模型叫“最大熵模型”。
- 作为局部搜索算法的扩展，当邻域的一次操作使当前解的质量提高时，接受这个改进解作为新的当前解；反之，以一定的概率接受相对质量比较差的解作为新的当前解。
- 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的算法称为回溯法，它适用于解一些组合数较大的问题。
- 连续信源在不同限制条件下的最大熵是不同的，在无限制的条件下，最大熵为无穷大。
- 回溯法（BacktrackingAlgorithm, BA）有“通用的解题法”之称，用它可以系统地搜索一个问题的所有解或任一解，是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。
蚁群算法是由Dorigo M.等人依据模仿真实的蚁群行为而提出的一种模拟进化算法。 蚂蚁之间是通过一种称为信息素（Pheromone）的物质传递信息的，蚂蚁能够在经过的路径上留下该种物质，而且能够感知这种物质的存在及其强度，并以此来指导自己的运动方向。 因此，由大量蚂蚁组成的集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一条路径上走过的蚂蚁越多，该路径上留下的信息素就越多，则后来者选择该路径的概率就越大。 蚂蚁之间就是通过这种信息素的交流，搜索到一条从蚁巢到食物源的最短路径。 1989年，Friden提出了基于禁忌搜索的求解最大独立集的启发式算法，独立集的大小固定，该算法的目标是最小化当前子集（解）顶点之间的边数。 使用3个禁忌表：其中，一个禁忌表用来存放上一代的解，另外两个分别存放刚进入解顶点和刚被删去的顶点。