启发式算法学习记录 |
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启发式算法学习记录
1.什么叫启发式算法
百度百科: 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。现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。 其他一些不错的说法: 启发式算法就是例如遗传算法,模拟退火,各种群算法,蚁群,鱼群,粒子群,人工神经网络等模仿自然界或生命体行为模式的算法,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。 有一个很值得关注的点,就是启发式算法的解具有偶然性,可能很接近最优解,也可能偏离的很远。 从定义很难去理解一个算法,不如看个实例。 2.模拟退火算法模拟退火是启发式算法的一种,具体学习的是冶金学中金属加热-冷却的过程。 主要是将热力学的理论套用到统计学上,将搜寻空间内每一点想象成空气内的分子;分子的能量,就是它本身的动能;而搜寻空间内的每一点,也像空气分子一样带有“能量”,以表示该点对命题的合适程度。演算法先以搜寻空间内一个任意点作起始:每一步先选择一个“邻居”,然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。若概率大于给定的阈值,则跳转到“邻居”;若概率较小ÿ |
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