一般問題的啟發式演算法

A. 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。

B. 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。

C. 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。

D. 元啟發式演算法和啟發式演算法有什麼區別

啟發式演算法與元啟發式演算法對區別在於是否存在「隨機因素」。 對一個同樣的問題，啟發式演算法（heuristics）只要給定了一個輸入，那麼演算法執行的步驟就固定下來了，輸出也因此固定，多次運算結果保持一致。

而元啟發式演算法（meta－heuristics）裡麵包括了隨機因素，如GA中的交叉因子，模擬退火中的metropolis准則，這些隨機因素也使得演算法有一定概率跳出局部最優解而去嘗試全局最優解，因此元啟發式演算法在固定的輸入下，而輸出是不固定的。

啟發式演算法(Heuristic Algorigthm)是一種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、計算空間等)給出待解決優化問題的每一實例的一個可行解，該可行解與與最優解的偏離程度一般不可以事先預計。

啟發式演算法是一種技術,這種演算法可以在可接受的計算費用內找到最好的解,但不一定能保證所得到解的可行性及最優性，甚至大多數情況下無法闡述所得解與最優解之間的近似程度。

元啟發式演算法（MetaHeuristic Algorigthm）是啟發式演算法的改進，它是隨機演算法與局部搜索演算法相結合的產物，常見的啟發式演算法包括遺傳演算法、模擬退火演算法、禁忌搜索演算法及神經網路演算法等。

新興的元啟發式演算法有、粒子群優化演算法、差分進化演算法，蟻群優化演算法、螢火蟲演算法、布穀鳥演算法、和聲搜索演算法、差分進化演算法、隨機蛙跳演算法、細菌覓食演算法、蝙蝠演算法的演算法等。

E. 啟發式策略包括哪些具體的問題解決策略

啟發式策略包括如下一些具體的問題解決策略：

1，搜索策略。

2，目的——手段分析。

3，爬山法。

4，逆向推理法。

5，類似法。

6，其它的一些方法。啟發法（heuristics，源自古希臘語εὑρίσκω）依據有限的知識在短時間內找到問題解決方案。由此不完整的信息就容易帶來思維偏差或者說產生心理學誤區。

也稱作捷思，就是我們大腦中的思維捷徑，但是它會出現偏差。啟發式即憑借個體已有的知識經驗，採取較少的操作來解決問題的方法。

除通用的問題解決的手段一目的分析策略（正向工作法）外，還包含許多具體的策略，如目標遞進策略（指向性分析法）、目標遞歸策略，爬山法等。策略適宜與否，決定問題解決的成敗。其具體應用，依賴於問題本身的性質和內容以及個體已有的知識經驗。

F. 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。

G. 啟發式演算法的概括內容

計算機科學的兩大基礎目標，就是發現可證明其執行效率良好且可得最佳解或次佳解的演算法。而啟發式演算法則試圖一次提供一或全部目標。 例如它常能發現很不錯的解，但也沒辦法證明它不會得到較壞的解；它通常可在合理時間解出答案，但也沒辦法知道它是否每次都可以這樣的速度求解。
有時候人們會發現在某些特殊情況下，啟發式演算法會得到很壞的答案或效率極差，然而造成那些特殊情況的數據組合，也許永遠不會在現實世界出現。因此現實世界中啟發式演算法常用來解決問題。啟發式演算法處理許多實際問題時通常可以在合理時間內得到不錯的答案。
有一類的通用啟發式策略稱為元啟發式演算法（metaheuristic），通常使用亂數搜尋技巧。他們可以應用在非常廣泛的問題上，但不能保證效率。
近年來隨著智能計算領域的發展，出現了一類被稱為超啟發式演算法（Hyper-Heuristic Algorithm）的新演算法類型。最近幾年，智能計算領域的著名國際會議（GECCO 2009, CEC 2010，PPSN 2010）[1]分別舉辦了專門針對超啟發式演算法的workshop或session。從GECCO 2011開始，超啟發式演算法的相關研究正式成為該會議的一個領域（self* search-new frontier track）。國際智能計算領域的兩大著名期刊Journal of Heuristics和Evolutionary Computation也在2010年和2012年分別安排了專刊，著重介紹與超啟發式演算法有關的研究進展。

H. 物流信息系統中「啟發式演算法」的概念是什麼

1、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。
2、 解決實際的問題，要建模型，在求解。求解要選擇演算法，只有我們對各種演算法的優缺點都很熟悉後才能根據實際問題選出有效的演算法。

I. 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

J. 元啟發式演算法的演算法原理

1. 從一個或多個候選解開始作為初始值（pop（t））。
2. 根據初始值計算目標函數值
3. 基於已獲得的信息，通過個體變異、組合等方法不斷更新候選解域。
4. 新的候選解域進入下一輪迭代(pop(t+1))
如下圖：

例如它常能發現很不錯的解，但也沒辦法證明它不會得到較壞的解；它通常可在合理時間解出答案，但也沒辦法知道它是否每次都可以這樣的速度求解。有時候人們會發現在某些特殊情況下，啟發式演算法會得到很壞的答案或效率極差，然而造成那些特殊情況的數據結構，也許永遠不會在現實世界出現。因此現實世界中啟發式演算法常用來解決問題。啟發式演算法處理許多實際問題時通常可以在合理時間內得到不錯的答案。有一類的通用啟發式策略稱為元啟發式演算法（metaheuristic algorithm） ，通常使用亂數搜尋技巧。他們可以應用在非常廣泛的問題上，但不能保證效率。