啟發式智能演算法

㈠ 有大神能解釋一下啟發式演算法和人工智慧演算法的異同嗎

相同點：都依賴於計算機才能計算，無具體求解方程
不同點：前者是模擬某種現象規律而解決一些優化問題，後者是模擬人類大腦解決問題

㈡ 啟發式搜索演算法的演算法舉例

啟發演算法有： 蟻群演算法，遺傳演算法、模擬退火演算法等 蟻群演算法是一種來自大自然的隨機搜索尋優方法，是生物界的群體啟發式行為，現己陸續應用到組合優化、人工智慧、通訊等多個領域。蟻群演算法的正反饋性和協同性使其可用於分布式系統，隱含的並行性更使之具有極強的發展潛力。從數值模擬結果來看，它比目前風行一時的遺傳演算法、模擬退火演算法等有更好的適應性。

㈢ 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。

㈣ 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

㈤ 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。

㈥ 什麼是智能優化演算法

群體智能優化演算法是一類基於概率的隨機搜索進化演算法，各個演算法之間存在結構、研究內容、計算方法等具有較大的相似性。因此，群體智能優化演算法可以建立一個基本的理論框架模式：

Step1：設置參數，初始化種群；

Step2：生成一組解，計算其適應值；

Step3：由個體最有適應著，通過比較得到群體最優適應值；

Step4：判斷終止條件示否滿足？如果滿足，結束迭代；否則，轉向Step2；

各個群體智能演算法之間最大不同在於演算法更新規則上，有基於模擬群居生物運動步長更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據某種演算法機理設置更新規則（如ACO）。

(6)啟發式智能演算法擴展閱讀

優化演算法有很多，經典演算法包括：有線性規劃，動態規劃等；改進型局部搜索演算法包括爬山法，最速下降法等，模擬退火、遺傳演算法以及禁忌搜索稱作指導性搜索法。而神經網路，混沌搜索則屬於系統動態演化方法。

優化思想裡面經常提到鄰域函數，它的作用是指出如何由當前解得到一個（組）新解。其具體實現方式要根據具體問題分析來定。

㈦ 什麼是啟發式演算法（轉）

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。

㈧ 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。