啟發式演算法python課程

1. 學大數據需要什麼基礎

其實籠統地說大數據原理和基礎都在數學這邊，當然有很多偏應用和軟體使用的技術，例如「深度學習調參」等，這些報個培訓速成班就能學會的技術含量不那麼高的東西，不在討論范圍內。

深度學習：目前非常火，打敗了非常多幾十年積累起來的經典方法。

增強學習：也很火，游戲AI、自動駕駛、機器人等等，它都是核心。

概率圖模型：深度學習之前非常popular的「學習」方法，有嚴格的數學模型和優美的演算法，雖然目前被前倆者蓋過了風頭，但是依然有它的立足之處。

再比如有用偏微分方程做圖像處理的（比較小眾），那麼這時候你肯定要去學一下偏微分方程了，大都是以科研為主導的。

2. 啟發式演算法

什麼是演算法？從枚舉到貪心再到啟發式（上）
目標 ：要優化的東西
決策 ：根據目標做出的決策
約束 ：進行決策時必須遵循的條件
算例 ：問題參數的具體化

枚舉法 ：將問題所有的解一一枚舉出來，挨個去評價，選出最好的那個
1.枚舉法能夠找到問題的最優解
2.枚舉法求解時間隨問題規模增長而呈爆炸式增長

貪心法 ：利用「構造」的方式生成解，速度相對而言會非常快，同時不會隨著問題規模的增長而大幅度增加，是平緩的線性增長
什麼是演算法？從枚舉到貪心再到啟發式（下）
啟發式演算法 ：在一個合理的求解資源范圍內（合理的時間，合理的內存開銷等）求得一個較為滿意的解。目前主要包括鄰域搜索和群體仿生兩大類。
解空間 ：所有該問題的解的集合，包括可行解和不可行解
局部搜索 ：不完全遍歷解空間，只選擇一部分進行遍歷，進而大大降低搜索需要的資源。為了提高局部搜索的質量，大部分局部搜索演算法都會在搜索的時候不斷地抓取多個區域進行搜索，直到滿足演算法終止條件。
鄰域 ：在鄰域結構定義下的解的集合，它是一個相對的概念，即鄰域肯定是基於某個解產生的
鄰居解 ：鄰域內某個解的稱呼
鄰域結構 ：定義了一個解的鄰域
鄰域結構的設計在啟發式演算法中非常重要，它直接決定了搜索的范圍，對最終的搜索結構有著重要的影響，直接決定了最終結果質量的好壞
搜索過程

不斷重復步驟2-步驟5，直到滿足終止條件，最後輸出全局最優解

所有的啟發式找到的都是滿意解，不能說是最優解（即便真的是），因為它遍歷的是解空間的局部。
一般情況下，啟發式演算法的時間是隨著問題規模增長而呈線性增長的
干貨 | 想學習優化演算法，不知從何學起？
鄰域搜索類
迭代局部搜索演算法
模擬退火演算法
變鄰域搜索演算法
禁忌搜索
自適應大鄰域搜索
群體仿生類
遺傳演算法
蟻群演算法
粒子群演算法
人工魚群演算法
演算法應用
禁忌搜索演算法求解帶時間窗的車輛路徑問題
基於樹表示法的變鄰域搜索演算法求解考慮後進先出的取派貨旅行商問題
變鄰域搜索演算法求解Max-Mean dispersion problem
遺傳演算法求解混合流水車間調度問題

3. python多個起點不交叉最短路徑

1 針對給定的多個起點和終點，如果要求起點之間不交叉，那麼存在最短運禪路徑。

2 因為起點之間不交叉，可以將問題簡化為多個單起點單終點的問題，可以使用 Dijkstra 演算法或者 A* 演算法等察汪求解最短路徑的演算法。

3 如果需要考慮多個起點之間的交叉情況，可以考慮使用遺傳演算法等旁沒塵啟發式演算法，不過這樣的演算法復雜度較高，需要更長的計算時間。

4. 在大學想要學習編程，可以通過哪些途徑進行學習

一、先知道編程能幫我們干什麼

二、再明確自己要拿編程做什麼

編程能做什麼，要學到什麼程度，其實我在上文說的已經比較明白了。

自學編程大概兩個階段：

打基礎，至少學懂一門語言，推薦拿C/C++入門（為了學到一些指針與面向對象的知識），拿Python入門也可，但你會發現面向對象在Python教學中可能不被強調，因為Python自帶的工具已經很強大；

不推薦拿java入門，因為Java實在是開發者用的語言，其魅力在於介面、程序設計，想拿Java入門，不如拿C/C++入門；

編程之理，一通百通。第二個階段，就是多多實踐、持續學習，在自己的領域探索下去：

如果你要搞數據科學、打數據比賽，就去多用熟悉python中的pandas、sklearn庫等等；

如果想做線性求解，先找幾個簡單的java+線性求解器例子動手復現下來，讀懂每行代碼的作用，在過程中積累；

5. python實現M-C問題的A*演算法,採用h(n)=m+c-2b(或具有更多啟發信息的)作為啟發

M-C問題是一個經典的人工智慧問題，它描述了一個傳教士和食人族的河岸過河問題。A*演算法是一種啟發式搜索演算法，它可以找到從初始狀態到目標狀態的最優路徑。A*演算法的核心是使用一個函數f(n)來評估每個狀態的優先順序，f(n)等於g(n)和h(n)的和，其中g(n)是從初始狀態到當前狀態的實際代價，h(n)是從當前狀態到目標狀態的預估代價。h(n)越接近真實代價，A*演算法越有效。
為了用Python實現M-C問題的A*演算法，我們需要定義以下幾個部分：
- 狀態：一個狀態是一個三元組(m, c, b)，型腔表示河的左岸有m個傳教士，c個食人族，b為1表示旅唯船在左岸，為0表示船在右岸。
- 初始狀態：(3, 3, 1)，表示左岸有3個傳教士，3個食人族，船在左岸。
- 目標狀態：(0, 0, 0)，表示左岸沒有傳教士，沒有食人族，船在右岸。
- 操作：一個操作是一個二元組(x, y)，表示從當前岸向另一岸運送x個傳教士，y個食人族，滿足以下條件：
- 0 <= x <= 1，0 <= y <= 2，x + y <= 2，x + y > 0，表示每次最多運送兩個人，最少運送一個人，可以是傳教士或者食人族。
- 如果b為1，表示船在左岸，那麼m >= x，c >= y，表示不能運送超過當前岸的人數。
- 如果b為0，表示船在右岸，那麼m <= 3 - x，c <= 3 - y，表示不能運送超過另一岸的人數。
- 在任何一岸，傳教士的人數不能少於食人族的人數，除非傳教士的人數為0，表示不會被吃掉。
- g(n)：從初始狀態到當前狀態的實際代價，可以簡單地定義為已經運送的人數。
- h(n)：從當前狀態到目標狀態的預估代價，可以根據題目給出的公式定義為h(n) = m + c - 2b，或者使用其他更有啟發性的公式，例如h(n) = max(m, c) - b，表示至少需要運送的次數。
Python代碼實現：
```python
# 定義狀態類
class State:
def __init__(self, m, c, b):
self.m = m # 左岸的傳教士數
self.c = c # 左岸的食人族數
self.b = b # 船的位置，1為左岸，0為右岸
def __eq__(self, other):
# 判斷兩個狀態是否相等
return self.m == other.m and self.c == other.c and self.b == other.b
def __hash__(self):
# 為了將狀態作為字典的鍵，需要定義哈希函數
return hash((self.m, self.c, self.b))
def __str__(self):
# 為了方便列印狀態卜鎮衫，需要定義字元串表示
return f"({self.m}, {self.c}, {self.b})"
def is_valid(self):
# 判斷一個狀態

6. 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。