启发式算法中的一些概念

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我是靠谱客的博主舒服白昼，最近开发中收集的这篇文章主要介绍启发式算法中的一些概念，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

看论文过程中不清楚的一些基本概念，和实验室的师兄交流后大概弄懂了，整理一下总结在下面，方便以后查阅。

1.元启发式与启发式

元启发式算法（meta-heuristic algorithm）：基于局部搜索的一系列算法和各种种群算法

启发式算法（heuristic algorithm）：概念较广，可以认为讲不清道理，不能保证最优但效果好的一类方法叫启发式

2.optimal result和best result

optimal result：真正的最优结果，找到这个真正的最优结果一般有两种办法。1)精确算法，树搜索尝试所有分支。2)将问题转为判定版本，比如对P-Center问题，证明找不到比当前的最长服务边短的最长服务边，可以覆盖所有客户

best result：算法找到的最优

3.P问题，NP问题，NP Complete问题，NP Hard问题（其实还没搞太明白，有时间找论文来看）

P问题：存在多项式时间算法可以求解

NP问题：能在多项式时间内验证得出一个正确的解

NP Complete问题：是一个NP问题，且所有的NP问题都可以在多项式时间内约化到它

NP Hard问题：所有NP问题在多项式时间内都能约化到它，但不一定是NP问题

转载于:https://www.cnblogs.com/llee-123/p/11222493.html

以上就是舒服白昼为你收集整理的启发式算法中的一些概念的全部内容，希望文章能够帮你解决启发式算法中的一些概念所遇到的程序开发问题。

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