启发式的优化算法

⑴ 什么是智能优化算法

群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此，群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式：

Step1：设置参数，初始化种群；

Step2：生成一组解，计算其适应值；

Step3：由个体最有适应着，通过比较得到群体最优适应值；

Step4：判断终止条件示否满足？如果满足，结束迭代；否则，转向Step2；

各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动步长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

(1)启发式的优化算法扩展阅读

优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。

优化思想里面经常提到邻域函数，它的作用是指出如何由当前解得到一个（组）新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。

⑵ 什么是智能优化算法

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。一般，我们会把智能算法与最优化算法进行比较，相比之下，智能算法速度快，应用性强。

⑶ 什么是启发式算法

大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律，也有来自人类积累的工作经验。 驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至阳谷；从阳谷高速出口出来后往山上开4.5 英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是某人的家。 启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。

⑷ 采用准确优化及技术和启发式优化技术解决一个问题会存在什么不同

目前求解优化问题的方法主要有两种，即确定型算法和随机性算法，根据问题的特点其各有不同的适用范围。其中随机性算法一般是对社会行为和自然现象的模拟，具有对优化函数的解析性质要求低的特点，甚至对无显示解析表达式的问题也可以求解，能较好的解决优化中的噪声、不可微、高维等问题。

启发式算法作为随机性算法的一种，其良好的应用更加快了人们对各种优化方法的探索脚步。 近些年来不断有学者将分形应用于优化中来，试图运用分形思想来处理复杂的优化问题。

其中，分形算法通过对可行域的分形分割来寻优，是一种新颖的确定性算法，但其局限性较大，只适用于低维简单的问题，对于当今社会中高维复杂问题则几乎无能为力，也使得该算法的影响力微乎其微。

启发式：简化虚拟机和简化行为判断引擎的结合 Heuristic(启发式技术=启发式扫描+启发式监控) 重点在于特征值识别技术上的更新、解决单一特征码比对的缺陷.目的不在于检测所有的未知病毒,只是对特征值扫描技术的补充.主要针对：木马、间谍、后门、下载者、已知病毒(PE病毒)的变种。

启发式技术是基于特征值扫描技术上的升级,与传统反病毒特征值扫描技术相比,优点在于对未知病毒的防御.是特征值识别技术质的飞跃。

(4)启发式的优化算法扩展阅读：

经典优化算法：

线性最优化, 又称线性规划, 是运筹学中应用最广泛的一个分支.这是因为自然科学和社会科学中许多问题都可以近似地化成线性规划问题. 线性规划理论和算法的研究及发展共经历了三个高潮, 每个高潮都引起了社会的极大关注。

线性规划研究的第一高潮是着名的单纯形法的研究. 这一方法是Dantzig在1947年提出的,它以成熟的算法理论和完善的算法及软件统治线性规划达三十多年. 随着60年代发展起来的计算复杂性理论的研究, 单纯形法在七十年代末受到了挑战。

1979年前苏联数学家Khachiyan提出了第一个理论上优于单纯形法的所谓多项式时间算法--椭球法, 曾成为轰动一时的新闻, 并掀起了研究线性规划的第二个高潮. 但遗憾的是广泛的数值试验表明, 椭球算法的计算比单纯形方法差。

⑸ 什么是启发式算法（转）

启发式方法（试探法）是一种帮你寻求答案的技术，但它给出的答案是具有偶然性的（subjecttochance），因为启发式方法仅仅告诉你该如何去找，而没有告诉你要找什么。它并不告诉你该如何直接从A点到达B点，它甚至可能连A点和B点在哪里都不知道。实际上，启发式方法是穿着小丑儿外套的算法：它的结果不太好预测，也更有趣，但不会给你什么30
天无效退款的保证。
驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167
号高速公路往南行至Puyallup；从SouthHillMall出口出来后往山上开4.5
英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是NorthCedar路714号。
用启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。
从上面的启发式算法的解释可以看出，启发式算法的难点是建立符合实际问题的一系列启发式规则。启发式算法的优点在于它比盲目型的搜索法要高效，一个经过仔细设计的启发函数，往往在很快的时间内就可得到一个搜索问题的最优解，对于NP问题，亦可在多项式时间内得到一个较优解。

⑹ 元启发式算法和启发式算法有什么区别

启发式算法与元启发式算法对区别在于是否存在“随机因素”。 对一个同样的问题，启发式算法（heuristics）只要给定了一个输入，那么算法执行的步骤就固定下来了，输出也因此固定，多次运算结果保持一致。

而元启发式算法（meta－heuristics）里面包括了随机因素，如GA中的交叉因子，模拟退火中的metropolis准则，这些随机因素也使得算法有一定概率跳出局部最优解而去尝试全局最优解，因此元启发式算法在固定的输入下，而输出是不固定的。

启发式算法(Heuristic Algorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该可行解与与最优解的偏离程度一般不可以事先预计。

启发式算法是一种技术,这种算法可以在可接受的计算费用内找到最好的解,但不一定能保证所得到解的可行性及最优性，甚至大多数情况下无法阐述所得解与最优解之间的近似程度。

元启发式算法（MetaHeuristic Algorigthm）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，常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法等。

新兴的元启发式算法有、粒子群优化算法、差分进化算法，蚁群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟算法、和声搜索算法、差分进化算法、随机蛙跳算法、细菌觅食算法、蝙蝠算法的算法等。

⑺ 启发式算法的介绍

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。

⑻ 谁能详细介绍一下启发式算法的原理或者方法

整数规划一般是不容易得到最优解的。启发式算法可以在合理的计算时间内得到较解。局域搜索启发式算法应用广泛。局域搜索的一般步骤如下： 从一个初始可行解出发 找出相邻的可行解 从相邻的可行解中找出更好的可行解 地，局域搜索启发式算法会得到一个局部最优解，而这个局部最优解有时就是全局。算法的好与坏都决定于步骤 3。 1.1 模拟退火方法 相邻元素是随机选择的，选上的概率为pn ， pn= 1∑。移动的决策取n∈ N标成本和退火概率： c(y)?c(x)??py(x)?eTc(y)φ c(x) pxy= ? ?py(x)?Ct温度梯度是根据一定的规则选择的，比如T (t) =T t() = Calog t或， a π 1。

⑼ 采用准确优化技术和启发式优化技术解决一个问题会存在什么不同

采用准确优化技术和启发式优化技术解决一个问题会存在的不同之处：

①确定性算法和随机性算法是目前求解优化问题的方法。随机性算法一般是对社会行为和自然现象的模拟，具有对优化函数的解析性质要求低的特点，甚至对无显示解析表达式的问题也可以求解，能较好解决优化中的噪声、不可微、高维等问题。

②启发式算法作为随机性算法的一种，其良好的应用更加快了人们对各种优化方法的探索脚步。 近些年来不断有学者将分形应用于优化中来，试图运用分形思想来处理复杂的优化问题。

③其中，分形算法通过对可行域的分形分割来寻优，是一种新颖的确定性算法，但其局限性较大，只适用于低维简单的问题，对于当今社会中高维复杂问题则几乎无能为力，也使得该算法的影响力微乎其微。

④启发式技术是基于特征值扫描技术上的升级,与传统反病毒特征值扫描技术相比,优点在于对未知病毒的防御.是特征值识别技术质的飞跃。

(9)启发式的优化算法扩展阅读

启发式：简化虚拟机和简化行为判断引擎的结合 Heuristic(启发式技术=启发式扫描+启发式监控) 重点在于特征值识别技术上的更新、解决单一特征码比对的缺陷.目的不在于检测所有的未知病毒,只是对特征值扫描技术的补充.主要针对：木马、间谍、后门、下载者、已知病毒(PE病毒)的变种。

一、启发式发展方向

现代启发式算法的研究,在理论方面还处于不断发展中,新思想和新方法仍不断出现。分析目前的现状和发展方向,其发展方向有如下几个方面:

①整理归纳分散的研究成果,建立统一的算法体系结构。

②在现有的数学方法(模式定理、编码策略、马尔可夫链理论、维数分析理论、复制遗传算法理论、二次动力系统理论、傅立叶分析理论、分离函数理论、Walsh函数分析理论)的基础上寻求新的数学工具。

③开发新的混合式算法及开展现有算法改进方面的研究。

④研究高效并行或分布式优化算法。

二、启发式算法算法机制特点

现代启发式算法在优化机制方面存在一定的差异,但在优化流程上却具有较大的相似性,均是一种“邻域搜索”结构。算法都是从一个(一组)初始解出发,在算法的关键参数的控制下通过邻域函数产生若干邻域解,按准则(确定性、概率性或混沌方式)更新当前状态,而后按关键参数修改准则调整关键参数，一直优化到最优结果。

⑽ 启发式算法是最优化算法吗像遗传算法、粒子群算法这一类的可不可以归结到最优化算法里

遗传算法不一定能得到最优解。遗传算法和粒子群算法是启发式搜索算法，比盲目搜索更高效。他们在大型项目里面优势体现的很明显。但不一定得到最优解。大部分算法都是将几种算法混合一起运用的，各区优势