基本介紹
- 中文名：metaheuristic
- 外文名：無
- 解釋：元啟發式方法
- 學科：計算機學
簡介,代表定義,
簡介
meta- 向後的；
heuristic 啟發式方法；
這種算法稱為現代啟發式算法(metaheuristic)。Metaheuristic一詞由Glover首次使用，其來源於兩個希臘詞語：Heuristic來源於動詞“heuriskein”，其意思為去發現(“ to find”)，而前綴meta意思為“beyond，inan即 perlevel”，即在更高的層次上超越。在metaheuristic被廣泛使用之前，人們經常用 modernheuristic一詞。
代表定義
Metaheuristic目前沒有一個公認的定義，下面給出了幾種比較有代表性的定義：
Osman和LaPorte給出的定義為：“現代啟發式算法可以正式定義為一個疊代產生過程，該過程智慧型地組合不同的概念引導下屬啟發式算法（subordinateheuristic)探索(exploration)和開發(exploitation)搜尋空間，為了有效地發現近似最優解，算法利用學習策略來組織搜尋信息。”
Stutzle指出：“現代啟發式算法典型的是一種高級策略，該策略引導基本的問題特定的啟發式算法來增強其性能。…許多現代啟發式算法的搜尋過程是一種機率決策過程，但是這種搜尋與純隨機搜尋(purerandomsearch)的主要區別在於它不是盲目的隨機搜尋，而是以一種智慧型的形式進行隨機搜尋。”
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(diversification)和集中搜尋(intensification)之間的動態平衡機制。多樣化搜尋是指探索搜尋空間，而集中搜尋則是指利用搜尋過程累積的經驗知識在特定的區域進行深度發掘。這種搜尋策略一方面快速地探索搜尋空間中包含高質量解的區域，另一方面又不浪費太多的時間在一些以前探索過的或者不能發現高質量解的區域探索。
