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启发式算法 – Heuristic
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启发式算法(heuristic)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。 查看详情 维基百科版本 在计算机科学,人工智能和数学优化中,启发式是一种技术,用于在经典方法太慢时更快地解决问题,或者用于在经典方法中找到近似解找不到任何确切的解决方案。这是通过交易速度的最佳性,完整性,准确性或精确度来实现的。 在某种程度上,它可以被认为是一种捷径。一个启发式的功能,也简称为启发,是一个功能是居替代搜索算法根据现有的资料,以决定跟随哪一个分支,在每个分支的一步。例如,它可能接近确切的解决方案。 查看详情 2019年1月6日 by 打不死的小强 Updated: 2022年8月16日 AI 算法 Heuristic, 启发式算法Thanks for your rating! You have already rated this article An error occured, please try again later Was This Article Helpful? |
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