鲁达 本文是小编为科里-布鲁尔撰写，不知道“科里-布鲁尔”的朋友可以通过下文了解：
科里-布鲁尔（Cory-Brook）是一种新兴的数学优化方法，它可以大大提高优化问题的求解效率。
以下是关于科里-布鲁尔的详细介绍： 一、科里-布鲁尔的定义 科里-布鲁尔是一种迭代算法，目的是通过减小问题空间的大小来缩短求解时间。
与其他优化方法不同，它不是基于连续优化问题的，而是在离散化问题上进行操作。
该算法的基本思想是将问题空间分成多个子区域并确定哪些区域可能包含有解。
在每次迭代中，科里-布鲁尔选择一个子区域，并在其中继续迭代，直到找到一组最优解或无解。
二、科里-布鲁尔的步骤 1. 定义问题空间 科里-布鲁尔要求将问题空间进行离散化处理，将其分成若干个子区域。
通常情况下，问题空间的分割方法是将问题空间中各个方向上划分相等的子集。
例如，在二维问题中，问题空间可以分成若干个正方形区域。
2. 确定可能解的子区域 对于离散化问题空间，科里-布鲁尔确定哪些子区域可能包含有解。
这可以通过计算每个子区域中目标函数的值来完成。
如果存在一个子区域中的目标函数值小于或等于其他子区域中的目标函数值，则该子区域可能包含有解。
3. 在可能解的子区域上寻找最优解 在每次迭代中，科里-布鲁尔选择一个可能包含有解的子区域，并在其中进行迭代。
如果该子区域存在最优解，则算法停止迭代。
否则，科里-布鲁尔将选择下一个可能包含有解的子区域进行迭代。
这个过程将持续到算法找到最优解为止。
三、科里-布鲁尔的优点 1. 数据准确性高 由于科里-布鲁尔是基于离散化问题空间进行操作的，因此可以很好地避免由于连续问题空间造成的误差。
2. 求解效率高 科里-布鲁尔将问题空间分成多个子区域，并仅在可能包含有解的子区域上进行迭代。
这样可以大大缩短求解时间。
3. 适用范围广 科里-布鲁尔适用于大多数离散化优化问题，例如寻找整数线性规划问题的最优解。
总之，科里-布鲁尔是一种非常有用的优化方法，它在离散问题上显得优于许多其他优化方法。
它的求解效率高，而且可以避免由于连续问题空间造成的误差，因此在实际应用中表现非常优秀。
相信读者朋友经过小编一番耐心的解答已经对“科里-布鲁尔”已经有较深的了解，若还存在疑惑可通过站内搜索找到答案。