启发式算法分类 启发式算法可分为以下几类: 1.贪心算法(Greedy Algorithm):每步选择当前最优解,有时能得到全局最优解,但并非万能算法。 2.分治算法(Divide and Conquer):将一个大问题分割成若干个小的子问题,然后递归地求解,最后把子问题的解合并成原问题的解。 3.动态规划算法(DynamicProgramming):把大问题...
3.以一种固定的策略避免迂回搜索,循环搜索,如 禁忌搜索算法、大规模邻域搜索算法; 模拟退火算法,一种邻域搜索算法,但是他只使用了 一种邻域,因此他仅仅搜索了解空间的很小一部分,这样快,但是找到全局最优的概率较低,他的优势是 避免陷入局部最优; 变邻域搜索算法,采用了 多种邻域 或者 变化的邻域,大大提高了搜...
接下来我们将介绍几种元启发式算法,即模拟退火算法(Simulated Annealing)、禁忌搜索算法(Tabu Search)、遗传算法(Genetic Algorithms )、进化策略(Evolution Strategies)、差分进化算法(Differential Evolution )、蚁群算法(Ant Colony Optimization )、粒子群算法(Particle Swarm Optimization )。 一、模拟退火算法(Simulated ...
启发式算法(Heuristic Algorithms)通常是以问题为导向的(Problem Specific),没有一个通用的框架,每个不同的问题通常设计一个不同的启发式算法,通常被用来解组合优化问题 普通启发式算法一般是一种贪婪算法,需要根据特定问题进行特定设计 贪婪算法,也叫贪心算法 其基本思想是:每一步都采取当前状态下最好的选择,而不考...
根据超启发算法搜索空间的性质,可以将超启发算法分为选择式超启发算法和生成式超启发算法。 selection hyper-heuristic 选择式超启发算法提供了一组预先定义的低层启发式算法集合,在求解过程中,高层控制策略从低层启发式算法集合中选取一个低层启发式算法序列构造可行解或者改进当前解,根据低层启发式算法的性质不 同,...
元启发式算法分类 元启发式算法分类,一场有趣的算法大冒险! 嘿,大家好呀!今天咱来聊聊元启发式算法分类这个奇妙的话题。这可真是一场让我又爱又恨的算法大冒险啊! 首先呢,咱得提提这遗传算法。听着名字就感觉挺玄乎,就像是算法界的“基因改造大师”。它就像是大自然里生物进化的袖珍版,通过不断选择、交叉和...
分析 兼具分析和算法设计的一道题目,很有价值。 首先注意到,团计数这个问题显然不弱于最大团。为了避免一下子解决 NPC 赢得图灵奖,我们闭着眼睛好像还不能也可以想出来,图的“优美”性质一定对图的形态有很强的限制作用。 简单的分析,热身: 一个优美的图上两两之间的最短路的最大值阅读全文 »...
由于超启发式算法的研究尚处于起步阶段,对于已有的各种超启发式算法,国际上尚未形成一致的分类方法。按照高层策略的机制不同,现有超启发式算法可以大致分为4类:基于随机选择、基于贪心策略、基于元启发式算法和基于学习的超启发式算法。 基于随机选择的超启发式算法:该类超启发式算法是从给定的集合中随机选择LLH,组合...
随笔分类 - 均为原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议。文中代码均本人提交,可以*随缘*通过 模拟退火 摘要:前几天心血来潮,就趁语文课搞了一张任务清单(淦!还不是因为我找不到linlin_totototo的“洛咕超级任务清单”jsjs脚本了)然后脑子一抽,就把模拟退火工工整整的写上去了,学了好久看了好多外国的视频...