启发式算法对比(启发式算法的例子)

盲目搜索算法的内容与优缺点？启发式搜索算法的内容与优缺点

盲目搜索算法，也称为无信息搜索，是一种只依据预定的搜索策略进行搜索，而不考虑问题特性的方法。通常适用于简单的问题求解，其中较为常见的包括宽度优先搜索算法和深度优先搜索。

启发式算法对比(启发式算法的例子)

宽度优先搜索算法（BFS）以队列实现，从根节点开始遍历，遍历完再按照同样的方式遍历下一层节点。其优点在于能够找到短路径，并且如果短路径存在，则可以保证找到。但其缺点在于可能需要遍历许多无用节点，导致时间开销高。

深度优先搜索算法（DFS）以栈实现，从根节点开始遍历至深层，直至找到目标节点或无节点可扩展为止。其优点在于空间复杂度低，但其缺点在于可能会漏掉短路径，因此不适合用于求短路径的问题。

启发式搜索算法则是基于具有启发性的搜索策略，例如利用问题领域知识，结合评估函数来指导搜索方向，从而更加高效地求解复杂问题。其中典型的启发式搜索算法包括A搜索算法等。

相比盲目搜索算法，启发式搜索算法具有更高的效率和准确性，但会涉及到问题领域的先验信息和评估函数设计等问题，因此也存在一些缺点和局限性，例如易受局部解影响、评估函数的不确定性和复杂度高等。

深度学习算法与启发式算法的区别

算法导向不同，包含内容不同。

深度学习算法包含回归算法，基于实例的算法，正则化方法，贝叶斯方法，人工神经网络五类算法。启发式算法通常是以问题为导向的（ProblemSpecific），也就是说，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。

超启发式算法的介绍

超启发式算法与已有的启发式算法既有一定的相似性，又有显著的不同。通过分析超启发式算法与启发式算法的异同点，可以更加深入地理解超启发式算法。表2从多个视角，对超启发式算法与启发式算法进行了对比，从中我们可以发现以下现象：

智能计算/计算智能、仿生算法、启发式算法的区别与关系？

我一个个讲好了，

1）启发式算法：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，该可行解与解的偏离程度不一定事先可以预计。意思就是说，启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题，它求得的问题的解不一定是解，很有可能是近似解。这个解与解近似到什么程度，不能确定。相对于启发式算法，化算法或者精确算法（比如说分支定界法、动态规划法等则能求得解）。元启发式算法是启发式算法中比较通用的一种高级一点的算法，主要有遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、变邻域搜索算法、人工神经网络、人工免疫算法、分进化算法等。这些算法可以在合理的计算资源条件下给出较高质量的解。

2）仿生算法：是一类模拟自然生物进化或者群体行为的随机搜索方法的统称。由于这些算法求解时不依赖于梯度信息，故其应用范围较广，特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题。主要有：遗传算法、人工神经网络、蚁群算法、蛙跳算法、粒子群优化算法等。这些算法均是模仿生物进化、神经网络系统、蚂蚁寻路、鸟群觅食等生物行为。故叫仿生算法。

3）智能计算：也成为计算智能，包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、进化算法、蚁群算法、人工鱼群算法，粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、神经网络、机器学习、生物计算、DNA计算、量子计算、模糊逻辑、模式识别、知识发现、数据挖掘等。智能计算是以数据为基础，通过训练建立联系，然后进行问题求解。

所以说，你接触的很多算法，既是仿生算法，又是启发式算法，又是智能算法，这都对。分类方法不同而已。

这次楼主不要再老花了哈！

启发式算法

什么是算法？从枚举到贪心再到启发式（上）

目标 ：要优化的东西

决策 ：根据目标做出的决策

约束 ：进行决策时必须遵循的条件

算例 ：问题参数的具体化

枚举法 ：将问题所有的解一一枚举出来，挨个去评价，选出的那个

1.枚举法能够找到问题的解

2.枚举法求解时间随问题规模增长而呈爆炸式增长

贪心法 ：利用“构造”的方式生成解，速度相对而言会非常快，同时不会随着问题规模的增长而大幅度增加，是平缓的线性增长

什么是算法？从枚举到贪心再到启发式（下）

启发式算法 ：在一个合理的求解资源范围内（合理的时间，合理的内存开销等）求得一个较为满意的解。目前主要包括邻域搜索和群体仿生两大类。

解空间 ：所有该问题的解的，包括可行解和不可行解

局部搜索 ：不完全遍历解空间，只选择一部分进行遍历，进而大大降低搜索需要的资源。为了提高局部搜索的质量，大部分局部搜索算法都会在搜索的时候不断地抓取多个区域进行搜索，直到满足算法终止条件。

邻域 ：在邻域结构定义下的解的，它是一个相对的概念，即邻域肯定是基于某个解产生的

邻居解 ：邻域内某个解的称呼

邻域结构 ：定义了一个解的邻域

邻域结构的设计在启发式算法中非常重要，它直接决定了搜索的范围，对终的搜索结构有着重要的影响，直接决定了终结果质量的好坏

搜索过程

不断重复步骤2-步骤5，直到满足终止条件，后输出全局解

所有的启发式找到的都是满意解，不能说是解（即便真的是），因为它遍历的是解空间的局部。

一般情况下，启发式算法的时间是随着问题规模增长而呈线性增长的

干货 | 想学习优化算法，不知从何学起？

邻域搜索类

迭代局部搜索算法

模拟退火算法

变邻域搜索算法

禁忌搜索

自适应大邻域搜索

群体仿生类

遗传算法

蚁群算法

粒子群算法

人工鱼群算法

算法应用

禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径问题

基于树表示法的变邻域搜索算法求解考虑后进先出的取派货旅行商问题

变邻域搜索算法求解Max-Mean dispersion problem

遗传算法求解混合流水车间调度问题

启发式算法求解与cplex求解器求解有什么区别 ？

算法（Algorithm）是指解题方而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

希望我能帮助你解疑释惑。