啟發式最佳化(heuristic optimization)是2018年公布的計算機科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名:啟發式最佳化
- 外文名:heuristic optimization
- 所屬學科:計算機科學技術
- 公布時間:2018年
啟發式最佳化(heuristic optimization)是2018年公布的計算機科學技術名詞。
啟發式最佳化(heuristic optimization)是2018年公布的計算機科學技術名詞。定義利用啟發式規則來縮減查詢計畫的搜尋空間、減少最佳化本身的代價。出處《計算機科學技術名詞 》第三版。1...
《啟發式最佳化算法理論及套用》是2023年清華大學出版社出版的圖書,作者是鄒曄、劉利枚、周鮮成、姚雨晴、吳興宇。內容簡介 本書系統、全面地介紹了用於求解**化問題的10種智慧型啟發式算法的基本思想、設計原理及套用案例,分別為遺傳算法、...
啟發式算法(heuristic algorithm)是相對於最最佳化算法提出的。一個問題的最優算法求得該問題每個實例的最優解。啟發式算法可以這樣定義:一個基於直觀或經驗構造的算法,在可接受的花費(指計算時間和空間)下給出待解決組合最佳化問題每一...
啟發式最佳化方法種類繁多,包括經典的模擬退火方法、遺傳算法、蟻群算法以及粒子群算法等等。5. 拉格朗日乘數法的基本思想 作為一種最佳化算法,拉格朗日乘子法主要用於解決約束最佳化問題,它的基本思想就是通過引入拉格朗日乘子來將含有n個變數和k...
1.1基於群智慧型的生物啟發式最佳化方法/ 1.2粒子群算法/ 1.2.1基本思想/ 1.2.2算法流程/ 1.2.3PSO偽代碼/ 1.3蟻群算法/ 1.3.1基本思想/ 1.3.2算法流程/ 1.3.3ACO偽代碼/ 1.4蝙蝠算法/ 1.4.1基本思想/ 1.4.2...
《抽水蓄能機組最佳化控制問題及其啟發式最佳化方法》是2019年科學出版社出版的圖書,作者是李超順、周建中、許顏賀。內容簡介 本書針對大型抽水蓄能機組控制系統中的最佳化問題及其啟發式最佳化算法進行深入研究和討論。按照抽水蓄能機組控制系統建模...
模擬退火算法(simulatedAnnealing,簡稱SA):是由Metropolis等人提出的,直到上世紀80年代才逐漸為人們所重視,並得到了廣泛的套用,是一種啟發式隨機最佳化方法,而且是啟發式最佳化方法中比較成熟的一種通用的最佳化方法[12]。模擬退火算法算是對...
《啟發式算法與飛行控制系統最佳化設計》是2014年11月航空工業出版社出版的圖書,圖書作者是何曉紅。內容簡介 本書介紹了進化算法、進化策略、粒子群算法、多目標最佳化算法和蟻群算法等現代啟發式算法,圍繞如何將最佳化算法套用于飛機飛行控制系統...
神經科學和統計學等方面,為解決複雜問題提供了“新的思路和手段”這些算法獨特的優點和機制使得它們在最佳化領域得到了成功套用;由於這些算法構造的直觀性和自然機理,通常被稱作智慧型最佳化算法(Inielligentoptimizationalgorithms),或稱現代啟發式...
本書以工程實例為背景,以MATLAB語言為工具,較全面地介紹了最佳化設計的理論及套用。本書主要內容包括:最佳化設計基本模型;最佳化設計數學基礎知識;一維搜尋方法;無約束最佳化問題、有約束最佳化問題的經典算法;啟發式最佳化算法,包括蟻群最佳化、粒子...
拉格朗日鬆弛算法有兩個用途,一個是提供計算值的下界(用於評價計算結果);另一個就是拉格朗日鬆弛啟發式算法。拉格朗日啟發式算法主要包括兩部分:拉格朗日次梯度的最佳化計算;對第一部分得到的解進行改進,使其可行。舉例 對於集合覆蓋問題...
主要內容包括:最佳化設計基本模型;最佳化設計的數學基礎知識;線性規劃;一維搜尋方法;無約束最佳化問題、有約束最佳化問題的經典算法;啟發式最佳化算法,包括蟻群算法、粒子群最佳化算法、遺傳算法、模擬退火算法和人工神經網路算法;MATLAB最佳化工具箱...
《吊機最佳化調度模型與啟發式算法》是2020年東北大學出版社出版的圖書。內容簡介 《吊機最佳化調度模型與啟發式算法》首先以製造業中的鋼鐵企業為研究背景,研究了煉鋼—連鑄—熱軋製造物流運輸過程中天車調度的若干最佳化問題;其次以貨櫃物流...
當一個已用索引的性能變得較差時,需要選擇最佳化新的設計方案。索引最佳化是物理結構最佳化領域最早開始研究的問題。因此,關於 ISP 的算法有很多。 以下有兩種方法:一種是基於背包子問題和基於拉格朗日分解的啟發式算法,這種方法適合套用在大...
6.2 計算複雜性和啟發式算法的概念 6.2.1 計算複雜性的基本概念 6.2.2 啟發式最佳化算法 6.3 模擬退火最佳化算法 6.3.1 基本思想 6.3.2 算法的基本步驟 6.3.3 算法實現的幾個技術問題 6.3.4 模擬退火算法的改進 6.4 ...
(4)PSO算法是一種啟發式的仿生最佳化算法,當前還沒有嚴格的理論基礎,僅僅是通過對某種群體搜尋現象的簡化模擬而設計的,但並沒有從原理上說明這種算法為什麼有效,以及它適用的範圍。因此,PSO算法一般適用於一類高維的、存在多個局部極值...
問題在1930年首次被形式化,並且是在最最佳化中研究最深入的問題之一。許多最佳化方法都用它作為一個基準。儘管問題在計算上很困難,但已經有了大量的啟發式和精確方法,因此可以完全求解城市數量上萬的實例,並且甚至能在誤差1%範圍內估計上...
從而克服傳統單層生物啟發式最佳化 模型的“ 早熟收斂” 問題, 並進一步提升算法的收斂速度與收斂精度; 第3章借鑑微生物學**研究成果, 從能量變化角度對細菌構建基於生命周期的最佳化模型, 進一步介紹基於生命周期的菌群覓食自適應優 化算法;...
1.1.1 最最佳化問題的定義、數學模型和解的分類 1.1.2 最最佳化問題的分類 1.2 計算複雜性 1.2.1 計算複雜性的基本概念 1.2.2 P,NP,NP—C和NP—hard問題 1.2.3 軍事最最佳化問題的計算複雜性 1.3 啟發式最佳化算法 1....
元啟發式算法(MetaHeuristic Algorithm)是啟發式算法的改進,它是隨機算法與局部搜尋算法相結合的產物。定義 元啟發式算法是相對於最最佳化算法提出來的,一個問題的最最佳化算法可以求得該問題的最優解,而元啟發式算法是一個基於直觀或經驗...
.針對上述問題,本項目重點研究過完備字典中的原子篩選和最佳化策略,探索將字典引入稀疏表示求解的目標函式來進行自適應調整,提高目前生物啟發式最佳化算法的全局搜尋能力,最終實現對噪聲不敏感、計算量小、準確和高效的多光譜圖像分類系統。項...
亮度應與目標函式聯繫起來。螢火蟲算法是以自然為靈感的啟發式最佳化算法。算法描述 螢火蟲算法的偽代碼可以概括為:Begin 1)目標函式 2)生成一個螢火蟲的初始入口 3)制定光照強度l,因此,它與 (例如,對於最大化問題 或 ;4)定義...
差異進化算法是一種用於最佳化問題的啟發式算法,包含變異和交叉操作。算法簡介 (差異進化算法DE)是一種用於最佳化問題的啟發式算法。本質上說,它是一種基於實數編碼的具有保優思想的貪婪遺傳算法[1] 。同遺傳算法一樣,差異進化算法包含...
這種有限化目標的局部性使其在理想情況下只能得到全局的次優解,但其滾動實施,卻能顧及由於模型失配、時變、干擾等引起的不確定性,及時進行彌補,始終把新的最佳化建立在實際的基礎之上,使控制保持實際上的最優。這種啟發式的滾動最佳化...
換句話說Metaheuristic可以被看成是一種算法框架,這種算法框架通過微小的改動可以運用到不同的最佳化問題。”由上述各種不同的定義,可以看出Metaheuristic是一組利用不同啟發式算法探索搜尋空間的高級策略。其一個重要的思想就是多樣化搜尋(...
這種有限化目標的局部性使其在理想情況下只能得到全局的次優解,但其滾動實施,卻能顧及由於模型失配、時變、干擾等引起的不確定性,及時進行彌補,始終把新的最佳化建立在實際的基礎之上,使控制保持實際上的最優。這種啟發式的滾動最佳化...