Алгоритми евристичної оптимізації є методи пошуку штучного інтелекту, які можна використовувати для пошуку оптимальних рішень для проектування або управління широким спектром складних систем.
Приклади евристик
- Задача комівояжера (TSP) Задача комівояжера відноситься до задачі оптимізації, у якій задано список міст і відстань між кожною парою міст. …
- Проблеми пошукової оптимізації. …
- Гіпотеза евристичного пошуку. …
- Антивірусне програмне забезпечення. …
- Проблема ранця (КП)
У математичній оптимізації та інформатиці евристика (від грецького εὑρίσκω «знаходжу, відкриваю») — це техніка, призначена для швидшого розв’язання задач, коли класичні методи надто повільні для пошуку точного чи приблизного рішення, або коли класичні методи не можуть знайти жодного точне рішення в області пошуку.
Евристична оптимізація використовує підходи до оптимізації на основі правил для оптимізації запитів. Ці алгоритми мають поліноміальну часову та просторову складність, яка нижча, ніж експоненціальна складність алгоритмів на основі вичерпного пошуку. Однак ці алгоритми не обов’язково створюють найкращий план запиту.
Евристичні алгоритми — це методи, засновані на емпіричному досвіді, через безліч випадкових пошуків для пошуку оптимального рішення. На відміну від детермінованих алгоритмів, вони можуть отримати кілька високоякісних рішень (Yan and Hu, 2020).
Евристичні алгоритми — це тип алгоритму вирішення проблем, який використовується для пошуку хороших рішень складних проблем. Їх часто використовують коли не існує відомого алгоритму, який може забезпечити точне рішення, або коли використання точного алгоритму занадто дороге з точки зору обчислень.