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  • 启发式算法-武汉大学

    2019-12-03 20:30:41
    启发算法 武汉大学 研究生 课件 内容丰富 遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法 遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法 遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、...
  • 启发式算法和启发式算法

    万次阅读 2019-07-03 22:28:46
    启发式策略(heuristic)是一类在求解某个具体问题时,在可以接受的时间空间内能...许多启发式算法是相当特殊的,依赖于某个特定问题。启发式策略在一个寻求最优解的过程中能够根据个体或者全局的经验来改变其搜...

    链接:https://www.zhihu.com/question/36635796/answer/70528089

    启发式策略(heuristic)是一类在求解某个具体问题时,在可以接受的时间和空间内能给出其可行解,但又不保证求得最优解(以及可行解与最优解的偏离)的策略的总称。许多启发式算法是相当特殊的,依赖于某个特定问题。启发式策略在一个寻求最优解的过程中能够根据个体或者全局的经验来改变其搜索路径,当寻求问题的最优解变得不可能或者很难完成时(e.g. NP-Complete 问题),启发式策略就是一个高效的获得可行解的办法。

    元启发式策略(metaheuristic)则不同,元启发式策略通常是一个通用的启发式策略,他们通常不借助于某种问题的特有条件,从而能够运用于更广泛的方面。元启发式策略通常会对搜索过程提出一些要求,然后按照这些要求实现的启发式算法便被称为元启发式算法。许多元启发式算法都从自然界的一些随机现象取得灵感(e.g. 模拟退火、遗传算法)。现在元启发式算法的重要研究方向在于防止搜索过早得陷入局部最优,已经有很多人做了相应的工作,例如禁忌搜索(tabu)和非改进转移(模拟退火)。

     

    原文:https://blog.csdn.net/xujinpeng99/article/details/8947816 

    启发式算法(Heuristic Algorithm)

        启发式算法是指通过对过去经验的归纳推理以及实验分析来解决问题的方法,即借助于某种直观判断或试探的方法,以求得问题的次优解或以一定的概率求其最优解。通用性、稳定性以及较快的收敛性是衡量启发式算法性能的主要标准。

        启发式算法可分为传统启发式算法和元启发式算法。传统启发式算法包括构造型方法、局部搜索算法、松弛方法、解空间缩减算法等。

    元启发式算法(Meta-heuristic Algorithm)

        元启发式算法是启发式算法的改进,是随机算法与局部搜索算法相结合的产物。元启发式是一个迭代生成过程,通过对不同概念的智能组合,该过程以启发式算法实现对搜索空间的探索和开发。在这个过程中,学习策略被用来获取和掌握信息,以有效地发现近似最优解。

        元启发式算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法、人工神经网络算法等。


     

     

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  • 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...
    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.这个解与最优解近似到什么程度,不能确定.相对于启发式算法,最优化算法或者精确算法(比如说分支定界法、动态规划法等则能求得最优解).元启发式算法是启发式算法中比较通用的一种高级一点的算法,主要有遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、变邻域搜索算法、人工神经网络、人工免疫算法、差分进化算法等.这些算法可以在合理的计算资源条件下给出较高质量的解.
    
    2)仿生算法:是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称.由于这些算法求解时不依赖于梯度信息,故其应用范围较广,特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题.主要有:遗传算法、人工神经网络、蚁群算法、蛙跳算法、粒子群优化算法等.这些算法均是模仿生物进化、神经网络系统、蚂蚁寻路、鸟群觅食等生物行为.故叫仿生算法.
    3)智能计算:也成为计算智能,包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、进化算法、蚁群算法、人工鱼群算法,粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、神经网络、机器学习、生物计算、DNA计算、量子计算、模糊逻辑、模式识别、知识发现、数据挖掘等.智能计算是以数据为基础,通过训练建立联系,然后进行问题求解.
    所以说,你接触的很多算法,既是仿生算法,又是启发式算法,又是智能算法,这都对.分类方法不同而已.
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  • 五种典型启发式算法对比总结

    千次阅读 2021-08-24 16:42:49
    遗传算法(GA),粒子群算法(PSO),蚁群算法(ACO),禁忌搜索(TS),模拟退火(SA)的对比总结

    说明:

    1. 五种启发式算法包括:遗传算法,粒子群算法,蚁群算法,禁忌搜索,模拟退火
    之前的博文中已经写了五种启发式算法的偏应用的总结,避开背景知识和代码,已经尝试从问题和解的角度去总结五种算法的流程和思路
    其中:
    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
    蚁群算法,禁忌搜索 附带的示例是求解TSP

    遗传算法(GA):      遗传算法(GA)总结:算法流程,实例,思路
    粒子群算法(PSO):粒子群算法(PSO)总结:算法流程,实例,思路
    蚁群算法(ACO):   蚁群算法(ACO)总结:算法流程,实例,思路
    禁忌搜索(TS):      禁忌搜索(TS)总结:算法流程,实例,思路
    模拟退火(SA):      模拟退火(SA)总结:算法流程,实例,思路

    2. 不同的启发式算法原本就是针对不同的问题而发明的,各种方法有各自的适用范围,原则上应该是根据具体问题选择算法,脱离具体问题而单独对比算法不太合理。但是对比总结有助于理清各个算法的思路,所以本文还是给出简要对比

    3. 各种启发式方法都存在各种改进版,都在不断的更新完善,这里只是根据个人的理解,总结基础版的五种启发式方法

    以下是根据个人理解的对比总结

    注意:各种算法里的每种操作都可以自由设计,而且设计方式不固定,所以对比总结里的某些方面不一定完全准确,这里仍然是尝试从问题和解的角度去总结

    1.遗传算法

    2.粒子群算法

    3.蚁群算法

    4.禁忌搜索

    5.模拟退火

    群体/单体

    群体

    群体

    群体

    单体

    单体

    使用问题范围

    离散优化

    连续优化

    连续优化

    离散优化

    离散优化

    离散优化

    连续优化

    新解的产生方式

    (选择)

    交叉

    变异

    速度更新公式产生增量,增量添加到当前解上

    依据信息素和城市间距,以概率产生新解

    构造邻域,邻域中选取

    构造偏移量,偏移量加到当前解上

    逐步靠近优解

    (优解对于新解的产生过程的引导性)

    选择过程中的轮盘赌,更优的解保留的几率更大

    群体最优解、单体最优解都影响每个解的更新过程

    信息素越浓、城市间距越短的路径被选中的概率越大

    选用最优解产生领域

    更优的解一定接受

    劣解概率接受

    (跳出局部最优)

    交叉变异都会产生新解,种群更新时采用轮盘赌,劣解有几率保留

    解的更新过程中产生的新解会覆盖群体最优解、单体最优解的周边解空间

    信息素不浓、城市间距不短的路径也有概率被选中

    只能取和禁忌表中保存的解不相同的解,有几率取到次优解或劣解

    Metropolis准则,以概率接受劣解

    算法中的随机性

    1.初始解

    2.选择环节

    某个解是否保留

    3.交叉环节

    某个基因是否用于交叉,交叉位置

    4.变异环节

    某个基因是否变异,变异位置

    1.初始解

    2.初始速度

    3.速度更新公式里的随机权重

    蚂蚁在某城市选择下一个要去的城市的概率

    初始解

    1.初始解

    2.产生的新解

    3.接受劣解时概率

    核心思路

    (思想内涵)

    (算法特色)

    选择环节保留优解,交叉变异环节产生新解

    解的更新同时利用全局最优解和局部最优解信息

    反馈机制,且搜索机制深入到具体问题层面

    通过禁忌表避开已经搜索到的最优解,迫使算法搜索新的最优解

    搜索到的更好的解一定接受,搜索到的更差的解以概率接受

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  • 麻雀搜索算法作为一种启发式算法,模仿了掠夺性活动麻雀群的逃逸活动,具有更好的收敛性能比其他一些群智能算法要好。
  • 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。 许多启发式算法是相当...

    启发式算法

    相对与精确算法提出的。是一种群体智能算法。平衡局部最优解与全局最优解。
    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
    许多启发式算法是相当特殊的,依赖于某个特定问题。

    元启发式算法

    他们通常不借助于某种问题的特有条件,从而能够运用于更广泛的方面。元启发式策略通常会对搜索过程提出一些要求,然后按照这些要求实现的启发式算法便被称为元启发式算法。
    元启发式算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法、人工神经网络算法等。

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  • 启发式算法(Heuristic)概述

    千次阅读 2020-10-13 10:29:47
    启发式算法(Heuristic)概述 一个启发式的例子。 驾驶汽车到达某人的家,写成算法是这样的:沿167 号高速公路往南行至Puyallup;从South Hill Mall 出口出来后往山上开 4.5 英里;在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转...
  • 启发式算法介绍

    千次阅读 2019-08-10 16:30:53
    启发式算法(Heuristic Algorithm)有不同的...另一种是,启发式算法是一种技术,这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解,但不一定能保证所得的可行解最优解,甚至在多数情况下,无法阐述所得解同最优...
  • 启发式算法

    千次阅读 2020-11-20 19:55:48
    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。现阶段,启发式算法以仿...
  • 启发式算法汇总

    2021-01-20 16:30:56
    系列文章目录 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 ...例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习..
  • 启发式算法(heuristic)

    千次阅读 2020-12-29 20:06:20
    我认为启发式算法称为「探索式算法」or「经验学习法」更加合适。 有一些不错的说法: 启发式一般又称人工智能算法或全局优化算法。 启发式算法是指具有自学习功能,可利用部分信息对计算产生推理的算法。 … ps:...
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    千次阅读 多人点赞 2020-12-09 19:33:26
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  • 启发式算法(hyper heuristic)

    千次阅读 2021-01-20 16:42:30
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  • 启发式算法总结

    万次阅读 多人点赞 2018-08-02 19:22:00
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    千次阅读 2020-07-06 16:08:53
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  • 启发式算法(Heuristic Algorithm)

    千次阅读 2017-09-03 16:03:14
    启发式算法是什么,常用的启发式算法启发式算法算法和贪心算法的区别
  • 总结五种常见启发式算法(遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法和粒子群算法)求解TSP问题的效果,并针对存在的问题进行简单讨论。

空空如也

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启发式算法和智能算法