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启发式算法（heuristic）WHY：1.有时候最优解是难以找到，甚⾄是⽆法找到的，此时我们希望去找⼀个逼近最优解的解。
2.有时⾮最优解也可接受。
WHAT：我认为启发式算法称为「探索式算法」or「经验学习法」更加合适。
有⼀些不错的说法：启发式⼀般⼜称⼈⼯智能算法或全局优化算法。
启发式算法是指具有⾃学习功能，可利⽤部分信息对计算产⽣推理的算法。
...ps：这部分可见：朗⽂对heuristic的解释是：The use of experience and practical efforts to find answers to questions or to improve performance.翻译过来就是：依赖于过去的经验来找到问题的解决⽅式或者提⾼表现。
维基百科词条heuristic，将其定义为基于经验的技巧（technique），⽤于解决问题、学习和探索。
我们可以将heuristic等同于经验⼯作法（rule of thumb）、有依据的猜测（educated guess, a guess beased on a certain amount of information, and therefore likely to be right）和常识（由经验得来的判断⼒⽽⾮准确测量）。
启发式算法（Heuristic Algorithm）定义（我赞同的）：相对于最优化算法。
启发式算法是基于直觉或已有经验的算法，能够在可接受的计算成本（计算时间、占⽤空间等）内去搜寻最好的解，但是不保证能够找到可⾏解或最优解，在多数情况下⽆法阐述所得解⽤最优解的近似程度。
其特点是在解决问题时,利⽤过去的经验,选择已经⾏之有效的⽅法，⽽不是系统地、以确定的步骤去寻求答案（指算法）。
相对于⼀般的算法把各种可能性都⼀⼀进⾏尝试，最终能找到问题的答案，启发式算法（启发式⽅法）则是在有限的搜索空间内，⼤⼤减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。
资源受限项目调度问题综述摘要针对资源受限项目调度问题，总结国内外项目调度的发展过程及研究成果。
在对问题的类型进行分类的基础上，结合大量文献对常见的算法进行描述并重点介绍了关键技术的研究状况。
进一步地，将资源受限项目调度问题做进一步的拓展，简略介绍多目标、多项目、任务可拆分的项目调度问题。
最后对问题进行总结，并提出自己的看法。
0 引言现代项目越来越趋于大型化、复杂化，要求工期更短、成本更低。
再加上行业细分越来越发达这种新情况给项目管理带来了更高的要求。
如何在更短时间内、在保证质量的前提下，以更低的成本完成项目，成为项目管理人员关心的问题。
在项目运作过程中，资源受限项目调度问题RCPSP(resource-constrained project scheduling problem)是一个重要的优化问题，它是最常见的生产调度问题，是项目管理中最为经典和核心的问题之一1项目调度发展过程项目调度问题自20世纪中期被提出来，传统的计划技术有甘特图（又称横道图，Gant Chart,Gc）、关键活动图、网络计划技术。
几种典型的网络计划技术有：关键路径发（Critical Path Method,CPM）、项目计划评审技术（Program Evaluation and Review Technique,PERT）、优先图方法（PDM）、图解评审技术（Graphical Evaluation and Review,GERT）、风险评审技术（Venture Evaluation and Review Technique,VERT）.最初被广泛应用于项目进度计划的工具是甘特图技术，它用二维坐标的形式，用线条在二维空间中表似乎出整个项目期间计划和实际的活动完成情况，直观表明项目中所含各项活动的执行顺序，以及每项活动的开始/结束时间和持续时间。
该方法形象直观，易于掌握，但是不能体现工作间的相互依赖关系，不能体现工作过早开始或者过完开始所造成的后果。
超启发式算法范文超启发式算法是一种使用多个启发式算法以及其他优化方法相结合的算法，目的是在解决复杂问题时提高效率和解决质量。
该算法通常用于在有限的计算资源和时间内找到一个近似最优的解。
本文将介绍超启发式算法的原理、应用和优势，并以图像识别问题为例进行详细说明。
超启发式算法的原理是通过使用多个启发式算法以及其他优化方法相互协作来提高解决问题的效率和解决质量。
该算法将多个启发式算法看作是多个策略，并在每次迭代中选择其中一个或多个进行。
通过不同的启发式算法之间的相互竞争和合作，可以更好地探索问题的解空间，并找到更好的解。
超启发式算法可以应用于各种复杂问题的求解，如组合优化问题、图形分割和图像识别等。
它通过结合多个启发式算法的优点，在过程中快速地收敛到最优解或近似最优解。
此外，超启发式算法还可以通过在过程中动态地选择启发式算法或调整其参数来进一步改善解决质量。
在图像识别问题中，超启发式算法可以应用于图像分割、目标检测和图像识别等任务。
传统的图像识别算法通常是基于单个启发式算法的，如边缘检测、模板匹配和机器学习等。
然而，这些算法往往不能很好地解决复杂场景下的图像识别问题，如模糊图像、光照变化和遮挡等。
超启发式算法可以通过组合多个启发式算法，如边缘检测、颜色特征、纹理特征和深度学习等，来提高图像识别的准确性和鲁棒性。
具体来说，超启发式算法可以将多种图像特征提取方法和分类器相结合，如HOG特征、SIFT特征、深度学习特征和支持向量机分类器等。
在过程中，超启发式算法可以根据不同的图像特征和分类器的优势，在每次迭代中选择其中一个或多个进行。
通过不同图像特征和分类器的多样性和互补性，超启发式算法可以更好地捕捉图像的视觉信息，并识别出复杂场景下的目标。
超启发式算法的优势在于它能够充分利用不同启发式算法的优点，并通过相互竞争和合作来提高效率和解决质量。
与传统的单个启发式算法相比，超启发式算法能够更好地探索解空间，并找到更好的解。
启发式算法介绍
启发式算法（Heuristic Algorithm）是一种基于直观或经验构造的算法，主要用于解决复杂的优化问题。
其基本思想是模拟人类或自然界中蕴含的智慧和经验来寻找问题的最优解。
相对于传统的数学方法，启发式算法更加注重在近似解空间中进行搜索，从而能够快速找到较好的结果。
启发式算法有许多类型，包括但不限于遗传算法、鱼群算法、蚁群算法、粒子群算法等。
这些算法都提供了不同的机制来解决不同的问题，并且通常具有良好的适应性和可扩展性。
启发式算法常被应用于组合优化、约束优化、排队论、路径规划、生产调度等领域，并被证明在某些情况下能够为问题提供更好的解决方案。
然而，启发式算法也存在一些局限性。
例如，它在某些特殊情况下可能会得到很坏的答案或效率极差，但造成这些特殊情况的数据组合可能永远不会在现实世界出现。
因此，在使用启发式算法时，需要综合考虑其效果和实际问题的需求，选择合适的算法。
总之，启发式算法是一种基于经验和直观的算法，通过模拟自然界或人类的智慧来寻找问题的最优解。
它能够快速地找到较好的结果，但也需要考虑其局限性和适用范围。
启发式算法详细讲解
启发式算法（Heuristic Algorithm）也被称为启发算法或者近似算法，是一种通过启发式搜索的方式来解决问题的算法。
启发式算法与精确算法不同，它不保证最优解，但通常能够在合理的时间内找到较好的解。
启发式算法的基本思想是根据问题的特性和经验，使用一些启发式的规则或策略来指导搜索过程，以此来引导算法在搜索空间中找到可能更接近最优解的解。
具体来说，启发式算法通常包含以下步骤：
1. 初始解生成：通过某种方法生成一个初始解，可以是随机生成、基于经验的启发式规则生成等。
2. 邻域搜索：在当前解的周围搜索邻域解，通过一系列的局部搜索操作，如交换、插入、删除等，来生成新的解。
3. 评估函数：对新生成的解进行评估，评估函数用来衡量解的好坏程度，可以是目标函数值、代价函数值、质量评估值等。
4. 更新解：根据评估函数的结果，更新当前解为评估值更好的解。
5. 终止条件：根据预设的终止条件，判断是否终止搜索过程。
终止条件可以是找到满足要求的解或达到最大迭代次数等。
启发式算法的性能依赖于初始解的生成和邻域搜索操作的设计，以及评估函数的准确性。
在实际应用中，针对不同的问题，可以使用不同的启发式算法。
常见的启发式算法有贪婪算法、模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索等。
需要注意的是，启发式算法不能保证找到全局最优解，但可以在合理的时间内找到接近最优解的解。
启发式算法常常应用于那些NP难问题或解空间很大的问题中，可以在较短的时间内找到近似最优解，是一种非常实用的算法设计思想。
什么是启发式算法启发式算法的运算效能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。
那么你对启发式算法了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是启发式算法的内容，希望大家喜欢!启发式算法的概括内容计算机科学的两大基础目标，就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。
而启发式算法则试图一次提供一或全部目标。
例如它常能发现很不错的解，但也没办法证明它不会得到较坏的解;它通常可在合理时间解出答案，但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解。
有时候人们会发现在某些特殊情况下，启发式算法会得到很坏的答案或效率极差，然而造成那些特殊情况的数据组合，也许永远不会在现实世界出现。
因此现实世界中启发式算法常用来解决问题。
启发式算法处理许多实际问题时通常可以在合理时间内得到不错的答案。
有一类的通用启发式策略称为元启发式算法(metaheuristic)，通常使用乱数搜寻技巧。
他们可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。
近年来随着智能计算领域的发展，出现了一类被称为超启发式算法(Hyper-Heuristic Algorithm)的新算法类型。
最近几年，智能计算领域的著名国际会议(GECCO 2009, CEC 2010，PPSN 2010)分别举办了专门针对超启发式算法的workshop或session。
从GECCO 2011开始，超启发式算法的相关研究正式成为该会议的一个领域(self* search-new frontier track)。
国际智能计算领域的两大著名期刊Journal of Heuristics和Evolutionary Computation也在2010年和2012年分别安排了专刊，着重介绍与超启发式算法有关的研究进展。
启发式算法的最短路径所谓的最短路径问题有很多种意思，在这里启发式指的是一个在一个搜寻树的节点上定义的函数h(n)，用于评估从此节点到目标节点最便宜的路径。
