五种典型启发式算法对比总结.pdf
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五种典型启发式算法对比总结.pdf
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五种典型启发式算法对总结说明:
1.五种启发式算法包括:
遗传算法,粒群算法,蚁群算法,禁忌搜索,模拟退之前的博中已经写了五种启发式算法的偏应的总结,避开背景知识和代码,已经尝试从问题和解的度去总结五种算法的流程和思路其中:
遗传算法,粒群算法,模拟退附带的例是求解函数极值蚁群算法,禁忌搜索附带的例是求解TSP遗传算法(GA):
粒群算法(PSO):
蚁群算法(ACO):
禁忌搜索(TS):
模拟退(SA):
2.不同的启发式算法原本就是针对不同的问题发明的,各种法有各的适范围,原则上应该是根据具体问题选择算法,脱离具体问题单独对算法不太合理。
但是对总结有助于理清各个算法的思路,所以本还是给出简要对3.各种启发式法都存在各种改进版,都在不断的更新完善,这只是根据个的理解,总结基础版的五种启发式法以下是根据个理解的对总结注意:
各种算法的每种操作都可以由设计,且设计式不固定,所以对总结的某些不定完全准确,这仍然是尝试从问题和解的度去总结1.遗传算法2.粒群算法3.蚁群算法4.禁忌搜索5.模拟退群体/单体群体群体群体单体单体使问题范围离散优化连续优化连续优化离散优化离散优化离散优化连续优化新解的产式(选择)交叉变异速度更新公式产增量,增量添加到当前解上依据信息素和城市间距,以概率产新解构造邻域,邻域中选取构造偏移量,偏移量加到当前解上逐步靠近优解(优解对于新解的产过程的引导性)选择过程中的轮盘赌,更优的解保留的率更群体最优解、单体最优解都影响每个解的更新过程信息素越浓、城市间距越短的路径被选中的概率越选最优解产领域更优的解定接受劣解概率接受(跳出局部最优)交叉变异都会产新解,种群更新时采轮盘赌,劣解有率保留解的更新过程中产的新解会覆盖群体最优解、单体最优解的周边解空间信息素不浓、城市间距不短的路径也有概率被选中只能取和禁忌表中保存的解不相同的解,有率取到次优解或劣解Metropolis准则,以概率接受劣解算法中的随机性1.初始解2.选择环节某个解是否保留3.交叉环节某个基因是否于交叉,交叉位置4.变异环节某个基因是否变异,变异位置1.初始解2.初始速度3.速度更新公式的随机权重蚂蚁在某城市选择下个要去的城市的概率初始解1.初始解2.产的新解3.接受劣解时概率核思路(思想内涵)选择环节保留优解,交叉变异环节解的更新同时利全局最优解和局部反馈机制,且搜索机制深到具体问题层通过禁忌表避开已经搜索到的最优解,迫搜索到的更好的解定接受,搜索到的更差的(算法特)产新解最优解信息使算法搜索新的最优解解以概率接受
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- 关 键 词:
- 典型 启发式 算法 对比 总结