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  • 超启发式算法

    什么是启发式算法?

    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、占用空问等)下给出待解决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 。

    启发式算法是一种技术,这种技术使得在可接受的计算费用内去寻找最好的解,但不一定能保证所得解的可行性和最优性,甚至大多数情况下,无法阐述所得解同最优解的近似程度。

    超启发式算法(Hyper-Heuristic Algorithm)提供了一种高层次启发式方法,通过管理或操纵一系列低层次启发式算法(Low-Level Heuristics,LLH),以产生新的启发式算法。

    超启发式算法vs.传统启发式算法:

    如上图给出了超启发式算法的概念模型。该模型分为两个层面:在问题域层面上,应用领域专家根据自己的背景知识,在智能计算专家协助下,提供一系列LLH和问题的定义、评估函数等信息;在高层次启发式方法层面上,智能计算专家设计高效的管理操纵机制,运用问题域所提供的LLH算法库和问题特征信息,构造出新的启发式算法。

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