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启发式算法
启发式算法
是什么意思?
答:
针对模型求解方法而言的,一种逐次逼近最优解的方法,这种方法对所求得的解进行反复判断实践修正直至满意为止。
启发法
的特点是模型简单,需要进行方案组合的个数少,因此便于找出最终答案。此方法虽不能保证得到最优解,但只要处理得当,可获得决策者满意的近似最优解。一般步骤包括:定义一个计算总费用的...
什么是
启发式算法
?
答:
对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法,人们常常称之为
启发式算法
(Heuristic Algorithm)。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律,也有来自人类积功的工作经验。启发式算法的发展: 启发式算法的计算量都比较大,所以启发式算法伴随着计算机技术的发展,取得了巨大的成就。 40年代:由于实...
什么是
启发式算法
答:
启发式算法
是一种计算机算法,它试图解决某个问题的最优解,而不是找到所有解的算法。它的运作方式是,通过不断尝试新的解决方案,并评估其可能性来获得最优解。启发式算法常常在计算机图形学、人工智能等领域中使用。它们通常比其他算法快得多,但是它们也可能会得到一个非最优解。
启发式算法
有哪些
答:
遗传
算法
,蚁群算法。1、遗传算法:粒子群算法,模拟退火附带的示例是求解函数极值。2、蚁群算法:禁忌搜索附带的示例是求解TSP。
组合优化问题的解法有哪些常见的方法?
答:
常见的组合优化问题有旅行商问题(TSP)、背包问题(Knapsack Problem)、装箱问题(Bin Packing Problem)等。为了解决这些问题,研究者们提出了许多方法,主要分为精确算法和
启发式算法
两大类。精确算法 精确算法是指能够在有限时间内找到组合优化问题的全局最优解的算法。常见的精确算法有以下几种:1.1 ...
启发式算法
答:
从枚举到贪心再到启发式(下)
启发式算法
:在一个合理的求解资源范围内(合理的时间,合理的内存开销等)求得一个较为满意的解。目前主要包括邻域搜索和群体仿生两大类。 解空间 :所有该问题的解的集合,包括可行解和不可行解 局部搜索 :不完全遍历解空间,只选择一部分进行遍历,进而大...
有关
启发式算法
(Heuristic Algorithm)的一些总结
答:
目前比较通用的
启发式算法
一般有模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)。模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)的思想借鉴于固体的退火原理,当固体的温度很高的时候,内能比较大,固体的内部粒子处于快速无序运动,当温度慢慢降低的过程中,固体的内能减小,粒子的慢慢趋于有序,最终,当...
近似算法和
启发式算法
的区别与联系
答:
启发式算法
(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。...
智能计算/计算智能、仿生算法、
启发式算法
的区别与关系?
答:
1)
启发式算法
:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。意思就是说,启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题,它求得的问题的解不一定是最优解,很有可能是近似解。
元
启发式算法
和启发式算法有什么区别?
答:
元
启发式算法
(MetaHeuristic Algorigthm)是启发式算法的改进,它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物,常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法等。新兴的元启发式算法有、粒子群优化算法、差分进化算法,蚁群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟算法、和声搜索算法、差分进化算法、...
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