标签： python optimization scipy genetic-algorithm simulated-annealing
我在Z ^ 2上有一个大尺寸的矩阵（例如200个200个元素的20000个矢量）。每个向量包含相同数量的向量。我想找到最小的向量集，它们以按位OR形式给出一个向量。这是通过动态编程解决的，但解决方案的时间复杂性是非常糟糕的。我想应用一些优化，如退火或遗传算法或其他东西，以找到答案的更少或更好的近似。但我没有优化这些功能的经验，只是不知道首先尝试什么，以及从什么开始。我想学习一些关于这个问题的Python优化，所以我们将非常感谢pythonic离散优化方法的一些建议！