1、啟發式演算法(heuristic algorithm)是相對於最最佳化演算法提出的。一個問題的最優演算法求得該問題每個例項的最優解。
2、啟發式演算法可以這樣定義:一個基於直觀或經驗構造的演算法,在可接受的花費(指計算時間和空間)下給出待解決組合最佳化問題每一個例項的一個可行解,該可行解與最優解的偏離程度一般不能被預計。現階段,啟發式演算法以仿自然體演算法為主,主要有蟻群演算法、模擬退火法、神經網路等。
1、啟發式演算法(heuristic algorithm)是相對於最最佳化演算法提出的。一個問題的最優演算法求得該問題每個例項的最優解。
2、啟發式演算法可以這樣定義:一個基於直觀或經驗構造的演算法,在可接受的花費(指計算時間和空間)下給出待解決組合最佳化問題每一個例項的一個可行解,該可行解與最優解的偏離程度一般不能被預計。現階段,啟發式演算法以仿自然體演算法為主,主要有蟻群演算法、模擬退火法、神經網路等。
1、Floyd演算法又稱為插點法,是一種利用動態規劃的思想尋找給定的加權圖中多源點之間最短路徑的演算法,與Dijkstra演算法類似。該演算法名稱以創始人之一、1978年圖靈獎獲得者、斯坦福大學計算機科學系教授羅伯特·弗洛伊德命名。
2、在計算機科學中,Floyd-Warshall演算法是一種在具有正或負邊緣權重(但沒有負週期)的加權圖中找到最短路徑的演算法。演算法的單個執行將找到所有頂點對之間的最短路徑的長度(加權)。雖然它不返回路徑本身的細節,但是可以透過對演算法的簡單修改來重建路徑。該演算法的版本也可用於查詢關係R的傳遞閉包,或(與Schulze投票系統相關)在加權圖中所有頂點對之間的最寬路徑。
1、模擬退火演算法來源於固體退火原理,是一種基於機率的演算法,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最後在常溫時達到基態,內能減為最小。
2、模擬退火演算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人於1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地將退火思想引入到組合最佳化領域。它是基於Monte-Carlo迭代求解策略的一種隨機尋優演算法,其出發點是基於物理中固體物質的退火過程與一般組合最佳化問題之間的相似性。模擬退火演算法從某一較高初溫出發,伴隨溫度引數的不斷下降,結合機率突跳特性在解空間中隨機尋找目標函式的全域性最優解,即在區域性最優解能機率性地跳出並最終趨於全域性最優。
3、模擬退火演算法是一種通用的最佳化演算法,理論上演算法具有機率的全域性最佳化效能,目前已在工程中得到了廣泛應用,諸如VLSI、生產排程、控制工程、機器學習、神經網路、訊號處理等領域。