啟發演算法

1. 現在啟發式演算法有哪些，在所在領域有哪些應用

人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。

2. 對 啟發式演算法的理解

啟發式演算法是一種能在可接受的費用內尋找最好的解的技術,但不一定能保證所得解的可行性和最優性,甚至在多數情況下,無法闡述所得解同最優解的近似程度

3. 誰能詳細介紹一下啟發式演算法的原理或者方法

整數規劃一般是不容易得到最優解的。啟發式演算法可以在合理的計算時間內得到較解。局域搜索啟發式演算法應用廣泛。局域搜索的一般步驟如下： 從一個初始可行解出發 找出相鄰的可行解 從相鄰的可行解中找出更好的可行解 地，局域搜索啟發式演算法會得到一個局部最優解，而這個局部最優解有時就是全局。演算法的好與壞都決定於步驟 3。 1.1 模擬退火方法 相鄰元素是隨機選擇的，選上的概率為pn ， pn= 1∑。移動的決策取n∈ N標成本和退火概率： c(y)?c(x)??py(x)?eTc(y)φ c(x) pxy= ? ?py(x)?Ct溫度梯度是根據一定的規則選擇的，比如T (t) =T t() = Calog t或， a π 1。

4. 遺傳演算法和啟發式演算法是什麼關系

都是為了解決NP問題這種需要大規模運算的演算法，原理不一樣，運算量也不一樣的。

5. 什麼是啟發式演算法

大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和運行機制。受大自然的啟發，人們從大自然的運行規律中找到了許多解決實際問題的方法。對於那些受大自然的運行規律或者面向具體問題的經驗、規則啟發出來的方法，人們常常稱之為啟發式演算法（Heuristic Algorithm）。現在的啟發式演算法也不是全部來自然的規律，也有來自人類積累的工作經驗。 駕駛汽車到達某人的家，寫成演算法是這樣的：沿167 號高速公路往南行至陽谷；從陽谷高速出口出來後往山上開4.5 英里；在一個雜物店旁邊的紅綠燈路口右轉，接著在第一個路口左轉；從左邊褐色大房子的車道進去，就是某人的家。 啟發式方法來描述則可能是這樣：找出上一次我們寄給你的信，照著信上面的寄出地址開車到這個鎮；到了之後你問一下我們的房子在哪裡。這里每個人都認識我們——肯定有人會很願意幫助你的；如果你找不到人，那就找個公共電話亭給我們打電話，我們會出來接你。

6. 什麼是啟發式演算法（轉）

啟發式方法（試探法）是一種幫你尋求答案的技術，但它給出的答案是具有偶然性的（subjecttochance），因為啟發式方法僅僅告訴你該如何去找，而沒有告訴你要找什麼。它並不告訴你該如何直接從A點到達B點，它甚至可能連A點和B點在哪裡都不知道。實際上，啟發式方法是穿著小丑兒外套的演算法：它的結果不太好預測，也更有趣，但不會給你什麼30
天無效退款的保證。
駕駛汽車到達某人的家，寫成演算法是這樣的：沿167
號高速公路往南行至Puyallup；從SouthHillMall出口出來後往山上開4.5
英里；在一個雜物店旁邊的紅綠燈路口右轉，接著在第一個路口左轉；從左邊褐色大房子的車道進去，就是NorthCedar路714號。
用啟發式方法來描述則可能是這樣：找出上一次我們寄給你的信，照著信上面的寄出地址開車到這個鎮；到了之後你問一下我們的房子在哪裡。這里每個人都認識我們——肯定有人會很願意幫助你的；如果你找不到人，那就找個公共電話亭給我們打電話，我們會出來接你。
從上面的啟發式演算法的解釋可以看出，啟發式演算法的難點是建立符合實際問題的一系列啟發式規則。啟發式演算法的優點在於它比盲目型的搜索法要高效，一個經過仔細設計的啟發函數，往往在很快的時間內就可得到一個搜索問題的最優解，對於NP問題，亦可在多項式時間內得到一個較優解。

7. 啟發式演算法的特點是什麼呢

啟發式演算法的特點是在理論上沒有精確的行為的分析，或者可以表明存在很壞的輸入，在這些輸入上運行很慢

8. 經典的啟發式演算法包括哪些

蟻群，模擬退火，禁忌搜索，人工神經網路等。。。
推薦教材《現代優化計算方法》第二版 邢文訓，謝金星 清華大學出版社
另一本補充，《最優化理論與方法》 黃平 清華大學出版社

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9. 啟發式演算法的介紹

啟發式演算法（heuristic algorithm)是相對於最優化演算法提出的。一個問題的最優演算法求得該問題每個實例的最優解。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）下給出待解決組合優化問題每一個實例的一個可行解，該可行解與最優解的偏離程度一般不能被預計。