Установите переменные состояния и определите диапазоны значений

Определите группу состояний и перечислите исходный набор состояний и набор целевых состояний соответственно.

Определите и определите наборы действий

Оцените количество всех пространств состояний и, если возможно, перечислите или опишите все пространства состояний.

Когда количество состояний не очень велико, нарисуйте диаграмму пространства состояний в соответствии с упорядоченными кортежами задачи и выполните поиск и решение в соответствии с диаграммой пространства состояний.

полнота

Оптимальность

временная сложность

Степень космической отбросы

Основная идея состоит в том, чтобы каждый раз выбирать локальное оптимальное решение, но этот алгоритм не гарантирует, что конечный результат будет глобальным оптимальным решением.

Большинство жадных алгоритмов находят оптимальные пути на основе графов.

Типичным случаем жадного алгоритма является поиск кратчайшего пути.

Подобно алгоритму поиска в ширину, с той лишь разницей, что он обходит узлы числа по глубине дерева, максимально пересекая ветви искомого числа.

Сначала он пройдет первый дочерний узел корневого узла, затем пройдет первый дочерний узел дочернего узла и продолжит обход по глубине дерева.

Один из алгоритмов решения функции автоматического поиска пути

Как обычный алгоритм поиска по графу, он также широко используется для решения различных других алгоритмических задач.

Обычно для узла набор его соседних узлов называется открытым списком, и до того, как этот узел будет пройден, все остальные узлы, которые были пройдены, сохраняются в закрытом списке.

Полнота: когда коэффициент ветвления ограничен, алгоритм завершен.

Оптимальность: этот алгоритм оптимален, когда стоимость пути является неубывающей функцией глубины узла.

Временная сложность: соответствует алгоритму поиска в ширину.

космическая сложность

Двумя фундаментальными целями информатики являются поиск алгоритмов, эффективность которых может быть доказана и которые приводят к оптимальным или неоптимальным решениям, однако эвристические алгоритмы пытаются достичь одной или всех целей одновременно.

Метод восхождения на холм Метод восхождения на холм представляет собой полностью жадный алгоритм. Оптимальное положение выбирается на каждом шаге, и с его помощью можно получить только локальное оптимальное решение.

Случайный перезапуск метода восхождения на гору. Когда количество шагов восхождения превысит определенное значение, шахматная доска снова будет нарушена, и гора будет снова «подняться».

Средняя длина пути метода наикрутейшего восхождения на холм короче, но стоимость поиска больше, чем у предпочтительного метода восхождения на холм. Причина в том, что для получения самого крутого дочернего узла необходимо исследовать все соседние дочерние узлы.

Попробуйте расширить узел, ближайший к цели, причина в том, что это позволит быстро найти решение.

Для решения задачи LRP критерием сходимости является вычислительный смысл:

Самый простой метод решения целочисленного программирования.

Эффективность поиска алгоритма А во многом зависит от функции оценки h(n)

Если исходить из условия **h(n)≤h(n)**, чем больше значение h(n), тем лучше.

Информационный: чем больше значение h(n), тем больше эвристической информации он несет, тем меньше узлов алгоритм A будет расширять при поиске и тем выше эффективность поиска.

Для задач оптимизации функций, которые было трудно решить в прошлом, сложных задач многокритериального программирования, проблем трубопроводов и проводки в промышленном и сельскохозяйственном производстве, а также машинного обучения, распознавания изображений, корректировки весовых коэффициентов и построения сетей искусственных нейронных сетей, и т. д.

Это вероятностный метод, используемый для поиска оптимизированных путей в графах.

Он основан на поведении муравьев, находящих пути в процессе поиска пищи. Алгоритм колонии муравьев представляет собой смоделированный эволюционный алгоритм. Предварительные исследования показывают, что алгоритм обладает множеством превосходных свойств.

Это алгоритм стохастической оптимизации, основанный на стратегии итерационного решения Монте-Карло. Его отправная точка основана на сходстве процесса отжига твердых веществ в физике и общих задач комбинаторной оптимизации.

Его цель — предоставить эффективный алгоритм приближенного решения задач с NP (недетерминированной полиномиальной) сложностью. Он преодолевает недостатки других процессов оптимизации, которые склонны к попаданию в локальные минимумы и зависимости от начальных значений.

Он привлек внимание академического сообщества благодаря своим преимуществам, таким как простота реализации, высокая точность и быстрая сходимость, и продемонстрировал свое превосходство в решении практических задач.

Это метод поиска, используемый для выхода за пределы локального оптимума.

TS — это проявление искусственного интеллекта и расширение поиска по локальному домену.

Поиск с табу — это субэвристический алгоритм случайного поиска. Он начинается с начального возможного решения, выбирает серию конкретных направлений поиска (движений) в качестве проб и выбирает движение, которое больше всего меняет значение конкретной целевой функции.

Чтобы не попасть в локальное оптимальное решение, при поиске ТС используется гибкая технология «памяти» для записи и выбора выполненного процесса оптимизации для определения следующего направления поиска.