精确算法（Exact algorithm）指可求出最优解的算法。到目前为止，已提出的精确算法种类较
原创
2023-06-15 11:06:53
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启发式算法 (Heuristic Algorithms) 是基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费 (指计算时间、占用空间等) 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不一定事先可以预计。元启发式算法 (Meta-Heuristic Algorithms) 是启发式算法的改进，通常使用随机搜索技巧，可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。超启发式算法 (Hyper-Heuristic Algorithms) 提供了一种高层次启发式方法，通过管理或操纵一
原创
2022-03-27 18:43:19
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一个封装了7种启发式算法的 Python 代码库——scikit-opt （差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法）scikit-opt应用代码安装pip install scikit-opt特性特性1：UDF（用户自定义算子）# step1: define your own operator:
def selection_tournament(algo
启发式算法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
原创
2022-05-23 16:43:50
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启发式搜索 A* 从用优先队列的$BFS$开始想，优先队列的$BFS$策略显然不够完善，因为我们只在乎当前代价很小，而对于未来的搜索中，代价可能会更大，而那先当前代价大的在未来的代价中可能很小，所以为了提高搜索效率，可以对未来产生的代价进行预估，即估价函数，我们仍然维护一个堆，那么每次从堆中取出的就 ...
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2021-08-11 11:01:00
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## 实现pythonPDPTW启发式算法的步骤
### 1. 算法简介
在开始详细介绍实现步骤之前，我们首先来了解一下什么是pythonPDPTW启发式算法。pythonPDPTW是一种用于解决基于时空窗口的配送员旅行问题（PDPTW）的启发式算法。PDPTW是将配送员在特定时间窗口内按照一定的路线进行配送的问题。启发式算法是一种基于经验和规则的算法，通过探索搜索空间中的解空间，逐步逼近最优
原创
2023-09-08 07:10:07
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经典算法研究系列：八、再谈启发式搜索算法 作者:July 二零一一年二月十日本文参考：I、 维基百科、II、 人工智能-09 启发式搜索、III、本BLOG内，经典算法研究系列：一、A*搜索算法---------------------------- 引言：A*搜索算法，作为经典算法研究系列的开篇文章，之前已在本BLOG内有所阐述
启发式合并 问题：将$n$个大小为1的集合合并成1个集合 方法：将小的集合合并到大的中 由于每次合并集合大小至少翻倍，故每个元素合并至多合并$lg$次，所以时间复杂度是$O(nlgn)$ 通常需要数组记录第$i$的元素所属的集合（因为要交换集合） 树时往往要先考虑一条链 例题1 Luogu P320 ...
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2021-03-30 20:53:00
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将两个数据结构合并时，应将小的数据结构中的元素一个一个分别插入大的数据结构。
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2018-10-29 18:09:00
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递归 启发式 避免步长和可容忍的时延的 固定摇摆
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2018-04-09 20:14:00
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启发式策略（heuristic）是一类在求解某个具体问题时，在可以接受的时间和空间内能给出其可行解，但又不保证求得最优解（以及可行解与最优解的偏离）的策略的总称。许多启发式算法是相当特殊的，依赖于某个特定问题。启发式策略在一个寻求最优解的过程中能够根据个体或者全局的经验来改变其搜索路径，当寻求问题的最优解变得不可能或者很难完成时（e.g. NP-Complete 问题），启
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2023-09-08 19:14:03
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刚开学便被拉去参加了研究生数模比赛，赛题是一个航班排班的优化问题，所以第一反映便是遗传算法，比赛期间三个问题都使用单目标遗传算法，趁着还比较熟悉，特此记录，以便后续复习。本篇文章使用Python进行实现。启发式算法启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保证所得的可行解和最优解，甚至在多数情况下，无法阐述所得解同最优解的近似程度。就是说这种算法的全局最优解只
文章目录一、介绍二、基本方案三、一些扩展四、在VNS内改变配方4.1 基于变邻域的公式空间搜索4.2 变公式搜索五、原始对偶VNS六、求解混合整数线性规划的VNS七、连续全局优化的可变邻域搜索八、可变邻域编程(VNP):自动编程的VNS九、Discovery Science十、总结十一、案例讲解&代码实战 一、介绍可变邻域搜索(VNS)是一种元启发式算法，该算法基于邻域系统变化的思想，在
启发式算法(heuristic algorithm)[编辑]什么是启发式算法启发式算法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。[编辑]启发式算法的内容计算机科学的两大基础目标，就是发现可证明
元启发式算法判定准则一般情况下，元启发式算法需要具备如下条件：易实性：元启发式算法是以简单的或者清晰的原理为基础进行设计的，并具有广泛的实用性。通用性：元启发式算法可以用到不同的问题中，各种元启发式算法应用到特殊问题中需要按照原算法基本步骤进行。有效性：元启发式算法可以对所有问题或大部分问题(benchmark问题)求得最优解或近优解。时效性：元启发式算法需要在有限的时间内获得问题的最优解或者近优
3545: [ONTAK2010]Peaks Description 在Bytemountains有N座山峰，每座山峰有他的高度h_i。有些山峰之间有双向道路相连，共M条路径，每条路径有一个困难值，这个值越大表示越难走，现在有Q组询问，每组询问询问从点v开始只经过困难值小于等于x的路径所能到达的山峰
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2017-02-01 09:44:00
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浅谈启发式合并 本篇随笔简单浅谈一下启发式合并。 启发式合并的概念 顾名思义，启发式合并解决的是合并类的问题。 现在给一个最基本的合并问题。 我们要把$N$个集合，总共$M$个元素合并成一个大集合。 很容易得出，最坏的情况下需要合并$N$次，每次合并$M$个元素，也就是$O(MN)$的时间复杂度。
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2020-09-11 19:51:00
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定义群体智能算法就是启发式算法；研究的重点就是如何平衡局部搜索与全局搜索；有效逃离局部最优解；通俗的解释就是利用类似仿生学的原理，将自然、动物中的一些现象抽象成为算法处理相应问题。当一个问题是NP难问题时，是无法求解到最优解的，因此，用一种相对好的求解算法，去尽可能逼近最优解，得到一个相对优解，在很多实际情况中也是可以接受的。举例最后用网上一段描述各种搜索算法的例子来作为总结:为了找出地球上最高的
启发式算法区别于盲目搜索算法，是搜索策略的一种。主要特点是 可以利用问题自身的一些特征信息（启发式信息）来指导搜索的过程，从而可以缩小搜索范围，提高搜索效率。 实际上，启发式算法也代表了"大拇指准则"（在大多数情况下是成功的，但不能保证一定成功的准则）。 启发式算法离不开启发式信息，而启发式信息反映在评估函数中。 评估函数f(x)定义为：从初始节点S0出发，约束地经过节点X到达目标节点Sg的所有路
[1历史回顾] P. E. Hart , N. J. Nilsson 和B. Raphael共同发表了一篇在启发式搜索方面有深远影响力的论文：“P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination
