❶ 遺傳演算法是確定性演算法還是啟發式演算法
啟發式演算法實際上就是針對具體問題，加入了人的經驗的最優求解演算法。不同的問題，有不同的啟發規則。
遺傳演算法、粒子群演算法這一類演算法某種程度上可以歸為啟發式演算法。因不同的問題，實現遺傳演算法和粒子群演算法的方法與途徑也會有所區別。
❷ 演算法有五個方面的重要特徵，包括輸入確定性有限性能信息和哪一項
演算法的5個主要特徵包括：確定性，能行性，輸入，輸出，又窮性/有限性
❸ 演算法具有確定性,因此在寫演算法中一定不能包含隨機數調用的函數
錯的，這里舉個例子吧：隨機快速排序，每次隨機取一個值作為排序分類標准把當前區間拆成兩部分，但是最後它還是會排好序，是一個具有確定結果的演算法，只是得到結果的過程隨機。
希望能幫到你。
❹ 演算法的基本特徵是可行性、確定性、（）和擁有足夠的情報。
演算法的基本特徵是可行性、確定性、（有窮性）和擁有足夠的情報。
❺ 下面哪個選項中哪一項屬於確定性演算法
把if (!strcmp("tiuq",recvline))改成 if (strstr("tiuq", recvline))試試看，可能是你在終端裡面敲的回車符\r也被吸收進去了，然後反轉之後變成"\rtiuq"，所以strcmp比較不對，換成strstr
❻ 演算法里什麼叫確定性問題和不確定性問題
確定性 一個X僅對應一個Y
如下：
關於演算法的確定性特徵，以下不符合演算法確定性的是 ( )。
A． D ← （B * B – 4 * A * C）
B． S ← (L * H) / 10
C． 輸入：X
D． 輸出：L / 正整數
答案：D
正整數有無窮多個，故D沒有確定性
❼ 什麼是確定性演算法和不確定性演算法
所謂非確定性是指在理論計算機科學中，針對各種計算機器模型（自動機），在每一時刻，根據當時的狀態和輸入，若機器有多個動作可供選擇時，則稱機器為非確定性的；相反，若機器的動作可唯一確定時。且非確定性是相對於確定性來說，對於非確定性的機器，在性能各方面要高於確定性機器。
任意一種自動機，按其動作的確定程度，大體可分為確定的和非確定的兩類。在對非確定性的研究中，一個核心課題就是非確定性能否增加機器的計算能力。具體說，對同一類自動機，確定型和非確定型機器在計算能力方面有沒有區別？是什麼關系？這類問題因其在理論上和實踐中的重要意義而受到普遍重視。其中有些問題至今尚未解決，成為理論計算機科學中重要的懸案,NP=?P問題就是一個突出的例子。
❽ 如何理解離散數學中演算法的確定性
題中E、F分別在AA1、C1B1上，所以「」後的圖形中必須有AA1、C1B1；故「」方式有以下四種：（ⅰ）沿CC1將面ACC1A1和面BCC1B1至同一平面，如圖1，求得：EF2=；（ⅱ）沿BB1將面ABB1A1和面BCC1B1至同一平面，如圖2，求得：EF2=；（ⅲ）沿A1B1將面ABB1A1和面A1B1C1至同一平面，如圖3，求得：EF2=；（ⅳ）沿A1C1將面ACC1A1和面A1C1B1至同一平面，如圖4，求得：EF2=；比較可得（ⅳ）情況下，EF的值最小；故EF的最小值為．
❾ 4、一個演算法應該具有「確定性」等5個特性，對另外4個特性的描述中錯誤的是 ( ) A、有零個或多個輸入 B、有
題目不完整啊，只不過是這題我知道，應該選B,（有零個或多個輸出），這個選項是錯的，正確的結論為：有1個或多個輸出。
❿ 防碰撞中使用的非確定性演算法有哪些,分別是什麼
那的話，我覺得可以根據它一個固定的演算法，一般來說的話會有效果