启发式算法是什么意思

  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。

  计算机科学的两大基础目标,就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。而启发式算法则试图一次提供一或全部目标。 例如它常能发现很不错的解,但也没办法证明它不会得到较坏的解;它通常可在合理时间解出答案,但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解。

时间: 2024-08-01 11:58:55

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启发式算法区别于盲目搜索算法,是搜索策略的一种.主要特点是 可以利用问题自身的一些特征信息(启发式信息)来指导搜索的过程,从而可以缩小搜索范围,提高搜索效率. 实际上,启发式算法也代表了"大拇指准则"(在大多数情况下是成功的,但不能保证一定成功的准则). 启发式算法离不开启发式信息,而启发式信息反映在评估函数中. 评估函数f(x)定义为:从初始节点S0出发,约束地经过节点X到达目标节点Sg的所有路径中最小路径代价的估计值. 其一般形式为f(x)=g(x)+h(x),g(x)表示从初始节

Dr.Elephant启发式算法指南 - 【Dr.Elephant系列文章-5】

Map-Reduce Mapper数据倾斜 数据进入到Mapper作业中后,有可能会发生数据的倾斜,Mapper数据倾斜启发式算法(mapper data skew heuristic)能够判定这种情况是否存在.启发式算法会将所有的Mapper分成两部分,其中一部分的所有作业(task)的平均数据量会大于另一部分的平均数据量. 例如:第一部分有900个Mapper作业,每个Mapper作业平均数据量为7MB,而另一份包含1200个Mapper作业,且每个Mapper作业的平均数据量是500MB.

启发式算法(Heuristic Algorithm)

背景: 李航的<统计学习方法>一书中提到:决策树算法通常采用启发式算法,故了解之 问题解答: 时间有限,这里也只是将算法和启发式算法的区别和简单发展摘录如下: 一.算法和启发式方法之间的差别很微妙,两个术语的意思也有一些重叠.就本书的目的而言,它们之间的差别就在于其距离最终解决办法的间接程度:算法直接给你解决问题的指导,而启发式方法则告诉你该如何发现这些指导信息,或者至少到哪里去寻找它们. 二.发展 40年代:由于实际需要,提出了启发式算法(快速有效). 50年代:逐步繁荣,其中贪婪算法和局部

启发式算法

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. 现代启发式算法的各种具体实现方法是相对独立提出的,相互之间有一定的区别.从历史上看,现代启发式算法主要有: 模拟

MIP启发式算法:爬山算法 (Hill climbing)

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启发式算法中的合法解与可行解

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启发式算法之遗传算法

刚开学便被拉去参加了研究生数模比赛,赛题是一个航班排班的优化问题,所以第一反映便是遗传算法,比赛期间三个问题都使用单目标遗传算法,趁着还比较熟悉,特此记录,以便后续复习.本篇文章使用Python进行实现. 启发式算法 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和最优解,甚至在多数情况下,无法阐述所得解同最优解的近似程度. 就是说这种算法的全局最优解只是理论上可行,大多数情况下都是一个局部最优解.启发式算法用的比较多的有模拟退火算法(SA).遗

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