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。現階段,啟發...
《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、蟻群算法、模擬退火算法、禁忌搜尋算法、大鄰域搜尋算法、變鄰域搜尋算法、疊代局部...
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算法流程/ 1.4.3BA偽代碼/ 1.5布穀鳥搜尋算法/ 1.5.1基本思想/ 1.5.2...
在各種最佳化算法中,共軛梯度法是非常重要的一種。其優點是所需存儲量小,具有步收斂性,穩定性高,而且不需要任何外來參數。4. 啟發式最佳化方法 啟發式方法指人在解決問題時所採取的一種根據經驗規則進行發現的方法。其特點是在解決問題時,利用過去的經驗,選擇已經行之有效的方法,而不是系統地、以確定的步驟去...
1.1 抽水蓄能機組控制中的最佳化問題 2 1.2 啟發式最佳化算法在水電生產中的套用 3 第2章 抽水蓄能機組控制系統建模及仿真 6 2.1 抽水蓄能機組調速系統數學模型 6 2.1.1 過水系統建模 7 2.1.2 水泵水輪機建模 17 2.1.3 發電/電動機及負載建模 21 2.1.4 水泵水輪機調速器建模 24 2.1.5 不同...
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局部搜尋算法的擴展。其區別在於:它是以一定的機率選擇鄰域中目標函式值差的狀態...
《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參數最佳化及飛行航路規劃問題展開討論。本書總計11章,內容包括飛機的常用飛行品質...
物理學!生物進化!人工智慧!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),或稱現代啟發式算法(meta-heudsticalgodthms)。
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、粒子群最佳化算法、遺傳算法、模擬退火算法、禁忌算法和人工神經網路算法;MATLAB最佳化工具...
(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、存在多個局部極值點而並不需要得到很高精度解的最佳化問題。當前針對PSO算法開展的研究工作種類繁多...
主要是以簡潔、完整的基本理論為基礎,以實用、多角度的工程實例為對象,以MATLAB語言為工具,介紹了最佳化設計的理論及套用。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...
《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;其次以貨櫃物流業中的港口物流為研究背景,研究了港口物流運輸過程中岸橋調度的若干最佳化問題。研...
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。定義 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...
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規模 ISP問題上;另一種方法是基於線性規劃的分支界限法,這種方法通過預處理過程...
全書共分為6章:第1 章介紹生物啟發式計算的研究背景, 對傳統生物啟發式計算方法進行了概述;第2章介紹將層次型信息 交流拓撲結構引入人工蜂群覓食模型中的內容, 提出基於層次型信息交流機制的多蜂群協同進化最佳化算 法, 使用該算法在搜尋過程中能夠維持整個種群多樣性的群落級進化, 從而克服傳統單層生物啟發式最佳化 ...
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 遺傳最佳化算法 6.4.1 基本思想 6.4.2 算法的基本步驟 6.4.3 算法實現的幾...
1.1 最最佳化問題 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 1.4 從神經網路和遺傳算法到計算智慧型 1.5 模擬退火算法 1....
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)定義吸收係數 while(T < MaxGeneration)for i =1:n(所有n螢火蟲)for j =1:n(...
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,差異進化算法包含變異和交叉操作,但同時相較於遺傳算法的選擇操作,差異進化算法採用一對一的淘汰...
Metaheuristic Network網站對於現代啟發式算法給出的定義為:“Metaheuristic是一個用來定義啟發式算法的概念集,這些啟發式算法可以用來求解不同的最佳化問題。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...
這意味著最佳化過程不是一次離線進行,而是反覆線上進行的。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策略,兼顧了對未來充分長...
這種算法具有分布計算、信息正反饋和啟發式搜尋的特徵,本質上是進化算法中的一種啟發式全局最佳化算法。背景 蟻群系統(Ant System或Ant Colony System)是由義大利學者Dorigo、Maniezzo等人於20世紀90年代首先提出來的。他們在研究螞蟻覓食的過程中,發現單個螞蟻的行為比較簡單,但是蟻群整體卻可以體現一些智慧型的行為。例如...
這意味著最佳化過程不是一次離線進行,而是反覆線上進行的。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策略,兼顧了對未來充分長...
這意味著最佳化過程不是一次離線進行,而是反覆線上進行的。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策略,兼顧了對未來充分長...