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请问什么是启发算法!
bios8086
2011-06-04 12:07:42
真心请教,能讲的通俗点吗
?
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请问什么是启发算法!
真心请教,能讲的通俗点吗 ?
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yyfhz
2011-06-25
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利用函数中已知点,通过某种算法推理出更优点的可能位置的算法。
luuillu
2011-06-20
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互动百科里对“启发”的解释为:开导指点,使产生联想并有所领悟:启发式教学|这番话对我很有启发。
我认为,算法在处理大量数据时,如果能够从已处理过的数据中获得一些经验或分析出数据的某些规律,从而能更好地处理那些尚未处理的数据,那么这个算法是启发算法。如人工智能或机器学习领域的那些算法。
soccerismylife
2011-06-20
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不是事先告诉,实际应用一个简单的做法是首先估计两点的距离,可以用直线距离作为参考值,
明显福建到北京的地图直线距离大于江苏到北京的直线距离,所以优先考虑江苏。
另外福建不是不考虑,而是不优先考虑,如果探索完江苏发现无法从江苏到达北京,就有可能考虑从福建的走法。
详细看看A*的介绍吧,很简单的
bios8086
2011-06-19
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[Quote=引用 11 楼 soccerismylife 的回复:]
举个A*的例子,求一条从上海到北京的最短路径,
如果用纯粹dijkstra,你会以上海为圆心,依次探索江苏,浙江,山东,福建直到最后到达北京
如果采用启发式的A*,我们会优先探索江苏、山东、河北而对浙江、福建的道路探索数量会大大减少,因为很明显可以估计去北京肯定走江苏、山东、河北会比较近。
以上例子不是特别恰当。。
[/Quote]
那你是不是要事先告诉算法,福建在南边不会考虑从这里走?
独酌逸醉
2011-06-17
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没有听过,同关注。
soccerismylife
2011-06-17
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举个A*的例子,求一条从上海到北京的最短路径,
如果用纯粹dijkstra,你会以上海为圆心,依次探索江苏,浙江,山东,福建直到最后到达北京
如果采用启发式的A*,我们会优先探索江苏、山东、河北而对浙江、福建的道路探索数量会大大减少,因为很明显可以估计去北京肯定走江苏、山东、河北会比较近。
以上例子不是特别恰当。。
bios8086
2011-06-14
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[Quote=引用 9 楼 caozhy 的回复:]
什么叫启发算法?
就是尝试求解,评价解,再次求解,……直到获得满意的解的迭代过程。
比如遗传算法。我们首先有两个初始解,然后让它们分裂、变异,交配,求得新一轮的解。然后用一个评价函数来评价这些解,淘汰不好的解,继续繁殖……
再比如模拟退火,根据初始解变换,得到新解,计算与新解所对应的目标函数差,根据热力学判定准则决定是否接受新解,再用新解或者原来的解继续判断。
[/Quote]
谢谢你的回复,你有介绍这方面的文章吗?
bios8086
2011-06-13
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此帖不能沉!
threenewbee
2011-06-13
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什么叫启发算法?
就是尝试求解,评价解,再次求解,……直到获得满意的解的迭代过程。
比如遗传算法。我们首先有两个初始解,然后让它们分裂、变异,交配,求得新一轮的解。然后用一个评价函数来评价这些解,淘汰不好的解,继续繁殖……
再比如模拟退火,根据初始解变换,得到新解,计算与新解所对应的目标函数差,根据热力学判定准则决定是否接受新解,再用新解或者原来的解继续判断。
bourbon1795
2011-06-05
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详细请看 A*算法的 启发方程式
bourbon1795
2011-06-05
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根据当前的信息对目标进行评估和估计。
bios8086
2011-06-05
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搜索引擎不是能解决这个世界上所有问题的!
showjim
2011-06-05
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[Quote=引用 5 楼 litaoye 的回复:]
一般的穷举,在搜索过程当中,我们需要枚举各种情况,才能获得最优解,而启发式算法,我们只需要枚举其中的几种甚至是唯一的情况,就能获得最优解。
[/Quote]
另外,我通过搜索引制擎找到的描述,说它不是用来求最优解的
showjim
2011-06-05
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[Quote=引用 5 楼 litaoye 的回复:]
一般的穷举,在搜索过程当中,我们需要枚举各种情况,才能获得最优解,而启发式算法,我们只需要枚举其中的几种甚至是唯一的情况,就能获得最优解。
[/Quote]
又迷惑了,我还以为是根据已知信息改变搜索策略
绿色夹克衫
2011-06-05
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一般的穷举,在搜索过程当中,我们需要枚举各种情况,才能获得最优解,而启发式算法,我们只需要枚举其中的几种甚至是唯一的情况,就能获得最优解。
BambooCaep
2011-06-04
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这个世界上有一类东西叫做搜索引擎。
搜索
算法
精讲+刷题实战
算法
精讲+刷题实战,讲解
算法
之后,进行刷题实战,详解如何分析问题,设计
算法
,优化
算法
和刷题技巧。包括4大模块:二分搜索(整数二分,实数二分),深度优先搜索(DFS、剪枝优化技巧、回溯法),广度优先搜索(BFS、优先队列BFS、嵌套BFS、双向BFS),
启发
式搜索(A*
算法
、IDA*
算法
)。
常用的
启发
式
算法
什么是
启发
式
算法
启发
式
算法
一般用于解决NP-hard问题,其中NP是指非确定性多项式。 例如,著名的推销员旅行问题(Travel Saleman Problem or TSP):假设一个推销员需要从南京出发,经过广州,北京,上海,…,等 n 个城市, 最后返回香港。 任意两个城市之间都有飞机直达,但票价不等。假设公司只给报销 C 元钱,问是否存在一个行程安排,使得他能遍历所有城市,而且总的路...
启发
式
算法
和元
启发
式
算法
启发
式
算法
启发
式
算法
(Heuristic Algorithm)是相对于最优化
算法
提出的。一个问题的最优
算法
求得该问题每个实例的最优解。
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。 元
启发
式
算法
元
启发
式
算法
(Meta-heuristic Algorithm)是
启发
式
算法
的改进,它是随机
算法
与局部搜索
算法
相结合的产物。元
启发
式策略通常会对搜索过程提出一些要求,然后按照这些要求
启发
式
算法
元
启发
式
算法
超
启发
式
算法
区别 是什么
启发
式
算法
(Heuristic Algorithms) 是基于直观或经验构造的
算法
,在可接受的花费 (指计算时间、占用空间等) 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不一定事先可以预计。 元
启发
式
算法
(Meta-Heuristic Algorithms) 是
启发
式
算法
的改进,通常使用随机搜索技巧,可以应用在非常广泛的问题上,但不能保证效率。 超
启发
式
算法
(Hyper-Heuristic Algorithms) 提供了一种高层次
启发
式方法,通过管理或操纵一
启发
式
算法
详解
启发
式
算法
详解NP问题解决NP问题的
算法
启发
式
算法
的诞生第一个版本的
启发
式
算法
更好的
启发
式
算法
NP问题 了解
启发
式
算法
之前,我们需要先了解下
启发
式
算法
所使用的场景,
启发
式
算法
主要的使用场景是NP问题,例如一维装箱,旅行商问题。这些问题有一个显著的特征:获得准确解需要付出很大的代价,而
启发
式
算法
则是利用有限的资源,尽可能的去计算较优解。 解决NP问题的
算法
以一维装箱为例,传统的NP问题解法有: 穷举法:穷尽法需要搜索 n! 次,这么搞cpu吃不消; 动态规划:
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