启发式分割算法

A. 采用准确优化技术和启发式优化技术解决一个问题会存在什么不同

采用准确优化技术和启发式优化技术解决一个问题会存在的不同之处：

①确定性算法和随机性算法是目前求解优化问题的方法。随机性算法一般是对社会行为和自然现象的模拟，具有对优化函数的解析性质要求低的特点，甚至对无显示解析表达式的问题也可以求解，能较好解决优化中的噪声、不可微、高维等问题。

②启发式算法作为随机性算法的一种，其良好的应用更加快了人们对各种优化方法的探索脚步。 近些年来不断有学者将分形应用于优化中来，试图运用分形思想来处理复杂的优化问题。

③其中，分形算法通过对可行域的分形分割来寻优，是一种新颖的确定性算法，但其局限性较大，只适用于低维简单的问题，对于当今社会中高维复杂问题则几乎无能为力，也使得该算法的影响力微乎其微。

④启发式技术是基于特征值扫描技术上的升级,与传统反病毒特征值扫描技术相比,优点在于对未知病毒的防御.是特征值识别技术质的飞跃。

(1)启发式分割算法扩展阅读

启发式：简化虚拟机和简化行为判断引擎的结合 Heuristic(启发式技术=启发式扫描+启发式监控) 重点在于特征值识别技术上的更新、解决单一特征码比对的缺陷.目的不在于检测所有的未知病毒,只是对特征值扫描技术的补充.主要针对：木马、间谍、后门、下载者、已知病毒(PE病毒)的变种。

一、启发式发展方向

现代启发式算法的研究,在理论方面还处于不断发展中,新思想和新方法仍不断出现。分析目前的现状和发展方向,其发展方向有如下几个方面:

①整理归纳分散的研究成果,建立统一的算法体系结构。

②在现有的数学方法(模式定理、编码策略、马尔可夫链理论、维数分析理论、复制遗传算法理论、二次动力系统理论、傅立叶分析理论、分离函数理论、Walsh函数分析理论)的基础上寻求新的数学工具。

③开发新的混合式算法及开展现有算法改进方面的研究。

④研究高效并行或分布式优化算法。

二、启发式算法算法机制特点

现代启发式算法在优化机制方面存在一定的差异,但在优化流程上却具有较大的相似性,均是一种“邻域搜索”结构。算法都是从一个(一组)初始解出发,在算法的关键参数的控制下通过邻域函数产生若干邻域解,按准则(确定性、概率性或混沌方式)更新当前状态,而后按关键参数修改准则调整关键参数，一直优化到最优结果。

B. 算法式策略和启发式策略在哪一章

属于第2章。

最常见的启发式的问题解决策略，着名心理学家阿莫斯·特韦尔斯基和丹尼尔·卡尼曼发现主要可以有两个来代表：一个是叫做代表性的启发式，另外一个叫做可用性的启发式。

代表性的启发式讲的是通常用一些特别鲜明的形象，来帮助我们做出思维和判断；另外一个启发式问题解决的方法，就是可用性的启发式，任何信息如果很快的进到我们的大脑里头，我们就会充分地使用这样的信息。

分类

现代启发式算法的各种具体实现方法是相对独立提出的,相互之间有一定的区别。从历史上看,现代启发式算法主要有:模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、列表搜索算法(ST)、进化规划(EP)、进化策略(ES)、蚁群算法(ACA)、人工神经网络(ANN)。如果从决策变量编码方案的不同来考虑,可以有固定长度的编码(静态编码)和可变长度的编码(动态编码)两种方案。

C. 什么是启发式算法

大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律，也有来自人类积累的工作经验。 驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至阳谷；从阳谷高速出口出来后往山上开4.5 英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是某人的家。 启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。

D. 启发式算法的最短路径

所谓的最短路径问题有很多种意思， 在这里启发式指的是一个在一个搜寻树的节点上定义的函数h(n)，用于评估从此节点到目标节点最便宜的路径。启发式通常用于资讯充分的搜寻算法，例如最好优先贪婪算法与A*。最好优先贪婪算法会为启发式函数选择最低代价的节点；A*则会为g(n) + h(n)选择最低代价的节点，此g(n)是从起始节点到目前节点的路径的确实代价。如果h(n)是可接受的（admissible）意即h(n)未曾付出超过达到目标的代价，则A*一定会找出最佳解。
最能感受到启发式算法好处的经典问题是n-puzzle。此问题在计算错误的拼图图形，与计算任两块拼图的曼哈顿距离的总和以及它距离目的有多远时，使用了本算法。注意，上述两条件都必须在可接受的范围内。

E. 封国林的学术成果

1、初步建立了观测数据的非线性时空分布理论和新方法。利用数学、物理学最新研究成果实现了在不同初始扰动下各阶次信号的分离，运用于气候变化的检测和归因：揭示了青藏高原是气候变化的敏感区和启动区，20世纪70年代末华北持续干旱可能是其动力学突变所致，而引起动力学突变的原因与青藏高原大地形有关；青藏高原降水和温度的动力学突变与华北和东北同步发生，青藏高原在动力-热力的作用激发出遥相关波列向下游频散，引起传播方向上区域气候系统异常，如华北持续干旱；首次揭示出长江中下游的温度与降水与青藏高原、华北和东北可能遵循不同的动力学系统。
2、基于动力与统计“内结合”，从方法论的角度提出了回溯时间差分格式。该方法突破了传统上将气候数值预测提为一个初值问题的基本框架，应用多时次观测场代替单一的初始场，对认识气候变化的内在机理和开辟具有我国特色的短期气候预测新途径具有重要的科学意义和应用价值。
3、首次给出了集合预报的物理基础。将集合预报中的每次积分算程视为非平衡统计物理理论中的准粒子轨迹，并采用Lorenz模型进行了数值试验，从理论上证明了做大量积分算程的集合预报其效果明显好于单一初值。
4、利用Fokker-Planck方程进行海气相互作用的非线性理论研究。由于海-气之间的强非线性，从理论上解释海-气相互作用机制，非常困难。数值模拟成为揭示ENSO时空演变的主要方法和手段，但很难反映出清晰的物理过程。把合理简化的动力学方程转换成Fokker-Planck方程后，首次从理论上论证海-气振荡子模型存在一个极限环，论证了ENSO的演化平均周期为31.2月，为ENSO的预测研究提供了数理基础。

代表作品（一）：专着
1. 封国林，侯威，支蓉，等. 极端气候事件的检测、诊断和可预测性研究. 北京：科学出版社，2012
2. 封国林， 董文杰，龚志强，等. 观测数据非线性时空分布理论和方法. 气象出版社，2006
3. 董文杰，封国林，韦志刚，陆－气相互作用对我国气候变化的影响. 气象出版社，2005
代表作品（二）：学术论文（第一作者） Feng G L, Sun S P, Zhao J H, Zheng Z H. Analysisof stable components for extended-range (10–30 days) weather forecast: A casestudy of continuous overcast-rainy process in early 2009 over the mid-lowerreaches of the Yangtze River. Sci ChinaEarth Sci, 2013, 56(9): 1576-1587 【封国林，孙树鹏，赵俊虎，郑志海. 基于2009年初长江中下游地区持续阴雨过程的10-30天延伸期稳定分量的提取及配置分析. 中国科学：地球科学，2013, 43(5):836-847.】 封国林，赵俊虎，支蓉，等. 动力-统计客观定量化汛期降水预测研究新进展. 应用气象学报，2013，24(6)：656-665 封国林，杨涵洧，张世轩，等. 2011 年春末夏初长江中下游地区旱涝急转成因初探. 大气科学, 2012，36 (5): 1009-1026 GL Feng, J Yang, SQ Wan, W Hou,R Zhi. 2009. On the Prediction of Record-Breaking Daily Temperature Events.Acta Meteor Sin, 23(6): 666-680 封国林，杨杰，万仕全，等. 温度破纪录事件预测理论研究. 气象学报，2009,67(1): 61-74 封国林，王启光，侯威，等. 极端事件的长程相关性. 物理学报，2009，58(4)：2853-2861 GL Feng, ZQ Gong, R Zhi, DQ Zhang. Analysis ofprecipitation characteristics of South andNorth China based on thepower-law tail exponents. Chin Phys B, 2008,17(07): 2745-2752 Guolin Feng,，Xinquan Gao，Wenjie Dong，Jianping Li. Time-dependent solutions of the Fokker–Planckequation of maximally reced air–sea coupling climate model，Chaos Solitons andFractals，2008，37：487-495 Feng Guo-Lin, Gong Zhi-Qiang, Zhi Rong, Zhang Da-Quan, Analysis of precipitationcharacteristics of South and North China based on the power-law tail exponents,Chinese Physics B, 2008, 17(07):2745-2752 封国林，龚志强，支蓉，气候变化检测与诊断技术的若干新进展，气象学报，2008 封国林，何文平. Amplitude death in steadily forced chaoticsystems,Chinese Phys.2007,16(9):2825-2829 封国林,侯威,董文杰,基于条件熵长江三角洲温度的非线性动力学特征分析,2006,物理学报, 55 (2): 962-968 封国林，龚志强，董文杰，基于启发式分割算法的气候突变检测研究，物理学报，2005，54(11)：5494-5499 封国林，董文杰，海-气振荡子的动力行为与不稳态演化的研究，气象学报，2005,63(6) Feng GL ,Dong WJ ，Time-DependentSolutions of the Fokker-Planck Equation of Maximum Reced Air-Sea CouplingClimate Model，Acta Meteorologica Sincia,2005,29(4) 封国林，董文杰，李建平，等. 自忆模式中差分格式的稳定性研究，物理学报，2004，53(7)：2389-2395 Feng GL, Dong WJ, Li JP, On temporal evolution of precipitation probability of the Yangtze Rivedelta in the last 50 years, Chinese Physics, 2004,13(9):1582-1587 Feng GL, Dong WJ and Chou JF,Application of retrospective time integration scheme to the prediction oftorrential rain, Chinese Physics,2004,13(3):413-422 封国林，董文杰，集合预报物理基础的探讨，物理学报，2003，52（9）：2347-2353 Feng GL, Dong WJ,Evaluation of the applicability of a retrospective scheme based on comparisonwith several difference schemes, Chinese Physics, 2003, 12(10): 1076-1086 封国林，董文杰，贾晓静，等，海-气振荡子中的极限环解，物理学报，2002，51（6）：1181-1185 Feng GL, Dong WJ and Chou JF, Retrospective integration scheme and its application to the advectiveequation, Acta Mechanica Sinica, 2002,18(1):53-65 Feng GL,Frenkel-Kontorva model with alternate coupling potential.Communications inTheoretical Physics, 2002, 35(9):751-754 封国林，曹鸿兴，谷湘潜，等，一种提高数值模式时间差分计算精度的新格式——回溯时间积分格式，应用气象学报，2002，13（2）：207-217 封国林，戴新刚，王爱慧，等，混沌系统中可预报性的研究. 物理学报，2001，50（4）：606-611 Feng GL, Dong WJ and Chou JF, A new difference scheme with multi-time levels. Chinese Physics,2001,10(11): 1004-1010 Feng GL, Cao HX, Gao XQ, Dong WJ and Chou JF. Prediction of precipitation ring summer monsoon with self-memorial model. Advances in Atmospheric Sciences, 2001,18(5): 701-709 封国林，曹鸿兴，魏凤英，等，长江三角洲汛期预报模式的研究及其初步应用. 气象学报，2001，59（2）：206-212 封国林，曹永忠，曹鸿兴.Saltzman气候模式的新格式及其应用. 气象学报，1999，57(4)：461-472 封国林，曹鸿兴，魏凤英. 区域气候自忆预测模式的计算方案及其结果. 应用气象学报，1999，10(4)：470-477 封国林，曹鸿兴. 自忆预报模式中记忆特性的探讨. 应用气象学报，1998，9(2)：219-224 封国林，曹鸿兴，邵耀春，等，全球气候长期振动的Fokker－Planck方程及其求解，气象学报，1996，54 (6) ：753-758 封国林，曹鸿兴，海气耦合气候模式的依时解，应用气象学报，1996，7(2)：212-220 封国林，曹鸿兴. 大型涡旋自组织临界态的观测证据. 热带气象学报，1994，10（2）：154-160

F. 算法式与启发式属于哪一章

属于第2章。

在计算机科学与运筹学，近似算法是指用来发现近似方法来解决优化问题的算法。近似算法通常与NP-hard问题相关，由于不可能有效的多项式时间精确算来解决NP-hard问题，所以一个求解多项式时间次优解。

启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。

启发式

指 “自我发现的能力”或“运用某种方式或方法去判定事物的知识和技能”， 是杀毒软件能够分析文件代码的逻辑结构是否含有恶意程序特征，或者通过在一个虚拟的安全环境中前摄性的执行代码来判断其是否有恶意行为。在业界前者被称为静态代码分析，后者被成为动态虚拟机。

G. all-moves-as-first是什么意思

1、这是人工智能的一种算法，即All Moves As First，即所有的步都像第一步一样。
2、以下为AMAF算法在围棋人工智能上应用的一种解释（节选自互联网）：
例如，黑棋假设它在A1处下一步棋，然后进行模拟，模拟结果为黑胜，那么传统的UCT计分方法是为A1这个节点加一分，并把结果向A1的祖先节点汇总，也就是把黑棋胜利归功于A1这步棋。而按照AMAF的做法，则是把功劳均摊到A1以及模拟对局中黑方所下的每一个位置。
这个方法的优点在于能用少量的模拟局数获取大量的得分情况，从而加快局面评估速度。但是其缺点和优点一样突出，在棋类游戏中的一个常识是，棋步的顺序是与胜负有关系的。这样的快速评估很可能会得出错误的结论。因此，AMAF不是一个一致的算法。
一个折中的做法是设定一个分割比率，只对模拟对局前一部分的棋步计分，通常我们认为先下的棋步要比后下的棋重要。这个比率的取值从0到1，显而易见，如果取0，算法就还原为原始的UCT了；如果取1，则又相当于一个完整的AMAF了。取什么样的值，我用自然选择来决定。
3、具体可以参考所给网址中的一篇论文：https://www.researchgate.net/profile/Aleatha_Parker-Wood/publication/220834306_All-Moves-As-First_Heuristics_in_Monte-Carlo_Go/links/0912f5143820738328000000.pdf/download?version=vs

H. 超启发式算法的超启发式算法的分类

由于超启发式算法的研究尚处于起步阶段，对于已有的各种超启发式算法，国际上尚未形成一致的分类方法。按照高层策略的机制不同，现有超启发式算法可以大致分为4类：基于随机选择、基于贪心策略、基于元启发式算法和基于学习的超启发式算法。 该类超启发式算法在构造新启发式算法时，采用一定学习机制，根据现有各种LLH的历史信息来决定采纳哪一个LLH。根据LLH历史信息来源的不同，该类超启发式算法可以进一步分为在线学习（on-line learning）和离线学习（off-line learning）两种：前者是指LLH的历史信息是在求解当前实例过程中积累下来的；后者通常将实例集合分为训练实例和待求解实例两部分，训练实例主要用于积累LLH的历史信息，而待求解实例则可以根据这些历史信息来决定LLH的取舍

I. 经典的启发式算法包括哪些

蚁群，模拟退火，禁忌搜索，人工神经网络等。。。
推荐教材《现代优化计算方法》第二版 邢文训，谢金星 清华大学出版社
另一本补充，《最优化理论与方法》 黄平 清华大学出版社

第一本教材网上有电子版，你自己搜下