关于贪心算法和局部搜索法

[linuxyf]

贪心算法和局部搜索法有何异同？哪位能详尽地解答一下

[liao05050075]

贪心算法是基于某种可以证明的事实，然后算出最佳答案，
搜索则是穷举所有可能性，比较得出最佳答案。
通常贪心要比搜索快很多，但是如何贪心，如何去证明该贪心，是比较难的。

[mrliu_xz]

特别是要证明贪心得到的解是全局最优解有时是非常困难的
一般是在已有结论的基础上应用
或者在不需全局最优只需局部最优时可以考虑

[currenttt]

http://baike.baidu.com/view/758284.htm
在无法使用贪心法的时候，往往才考虑使用搜索

[test4ever]

有很多时候你是没办法确定最优策略的，贪心算法就存在困难
所以使用局部搜索算法，如大王所说，采用启发/经验函数

[大王派我去巡山]

贪心算法是经过论证的，每一小步采取眼前的最优/贪心策略，整体得到的也会是个最佳方案；
局部搜索法只能算是一种启发式搜索方法而已，比方说A*算法，设定一个评估/启发函数，有优先搜索的目标，期望在此指针下能够更快地找到最优解决方案。

[hmsuccess]

A*算法,学习

[绿色夹克衫]

贪心快,搜索慢.贪心有时不能得到最优解,搜索往往能得到最优解!

[qq675927952]

[Quote=引用 5 楼 dlyme 的回复:]
贪心算法是经过论证的，每一小步采取眼前的最优/贪心策略，整体得到的也会是个最佳方案；
局部搜索法只能算是一种启发式搜索方法而已，比方说A*算法，设定一个评估/启发函数，有优先搜索的目标，期望在此指针下能够更快地找到最优解决方案。
[/Quote]

up

[woer1234]

LZ说的局部搜索是不是元启发算法中的局部搜索？

如果是元启发算法中的局部搜索，那么就不是普通的基于组合逻辑的搜索。

贪心可以大概定义为每一步根据启发信息的最优来决策。而局部搜索则是从一个初始解中通过局部扰动，从而探索新解的可能。
一种常见的局部搜索就是 k交换 局部搜索。通过交换解中的某些结果，从而测试这种扰动是否能获得更优的接。

对于TSP等NP问题，传统的组合方法的确定性算法往往在复杂度上不可接受，而元启发的局部搜索虽然不一定能获得最优解
但是往往可以获得一个比较满意的接，他也成为了目前解决TSP最好的算法之一。

[love514425]

> 学习了.

[sageking2]

局部搜索法应该就是爬山法吧，找到的也是局部最优解。还不如用贪心或者A*算法

[acdbxzyw]

贪心和A*都不一定能找到最优解，但是速度很快
局部搜索法。。。不大明白什么意思

[oyzdz1988]

学习

[hityct1]

mark

[patno]

[Quote=引用 5 楼 dlyme 的回复:]
贪心算法是经过论证的，每一小步采取眼前的最优/贪心策略，整体得到的也会是个最佳方案；
[/Quote]
这句话反了吧。是如果该问题已证“每一小步采取眼前的最优策略，整体得到的也会是个最佳方案”，那么就特别适合使用贪婪法

[FancyMouse]

matroid算是一个模型，不过这只是个充分条件，很多能用贪心解决的算法没法套matroid
greedoid据称比matroid更一般，但这个偶不太了解

[wanglei5695312]

完备的局部搜索算法
http://www.3q5.com/user1/35220/114481.htm