Lecture 008-Heuristic algorithms

目录结构

•构造型搜索启发式算法 constructive search

•离散改进搜索启发式算法 discrete improving search

•元启发式算法 meta-heuristic single-solution-based

•进化元启发式算法 meta-heuristic population-based

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基本认识

•精确算法

•在允许运行时间足够长的情况下，确保得到一个最优方案

•LP的simplex, interior point•IP的B&B, B&P, B&C

•计算复杂度理论

•大量重要的MIP并不存在多项式时间的解法

•而多项式时间解法的存在才能保证在任意大的问题实例中可以求出最优解。

•近似算法

•现实情况是，基于现有的计算效率，我们能够接受通过使用一些启发式/近似优化的形式去寻找大型离散优化问题的解决方案，这些方法能够找到不错的可行解，但是这些解不一定是最优的。

•许多启发式算法选择沿用精确算法，不过这些算法会在到达规定时间后停止搜索，从发现的可行方案中选取最佳的那个。

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•启发式算法，不再追求和精确算法表面上相似，而是充分探求了有效的问题结构，寻找能够得到最优解的最有机会的、最直观的驱动，从而有希望获得好的可行的解。

•利用这些方法获得的结果可能确实很好，但是通常它们的优劣需要经过大量的实例评估。

•而且这种严格的启发式方法很少会根据距离数学上能够证明的最优解的远近而决定是否停止运行。

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