启发式算法工具箱

1. 启发式算法求解与cplex求解器求解有什么区别

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。
希望我能帮助你解疑释惑。

2. 启发式算法的新算法

如何找到一个分叉率较少又通用的合理启发式算法，已被人工智能社群深入探究过。 他们使用几种常见技术：
部分问题的解答的代价通常可以评估解决整个问题的代价，通常很合理。例如一个10-puzzle拼盘，解题的代价应该与将1到5的方块移回正确位置的代价差不多。通常解题者会先建立一个储存部份问题所需代价的模式数据库(pattern database)以评估问题。 解决较易的近似问题通常可以拿来合理评估原先问题。例如曼哈顿距离是一个简单版本的n-puzzle问题，因为我们假设可以独立移动一个方块到我们想要的位置，而暂不考虑会移到其他方块的问题。 给我们一群合理的启发式函式h1(n),h2(n),...,hi(n)，而函式h(n) = max{h1(n),h2(n),...,hi(n)}则是个可预测这些函式的启发式函式。 一个在1993年由A.E. Prieditis写出的程式ABSOLVER就运用了这些技术，这程式可以自动为问题产生启发式算法。ABSOLVER为8-puzzle产生的启发式算法优于任何先前存在的！而且它也发现了第一个有用的解魔术方块的启发式程式。

3. 经典的启发式算法包括哪些

蚁群，模拟退火，禁忌搜索，人工神经网络等。。。
推荐教材《现代优化计算方法》第二版 邢文训，谢金星 清华大学出版社
另一本补充，《最优化理论与方法》 黄平 清华大学出版社

第一本教材网上有电子版，你自己搜下

4. 装箱问题的启发式算法程序

请留下邮箱。即刻奉上。

5. 哪个软件适合求解设备布局模型（启发式算法）可以提供软件吗

请问什么是装箱问题以及装箱问题的启发式算法？谢谢，最好能给我一个相对来说rrereV
ER
我的家乡在农村，那儿美丽的风景星罗棋布，美不胜收。尤其到

6. 遗传算法工具箱m文件有没有一致性指标函数

1. 基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。

2. 它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。

3. 它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。

4. 遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。

5. 从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。

7. 什么是启发式算法（转）

启发式方法（试探法）是一种帮你寻求答案的技术，但它给出的答案是具有偶然性的（subjecttochance），因为启发式方法仅仅告诉你该如何去找，而没有告诉你要找什么。它并不告诉你该如何直接从A点到达B点，它甚至可能连A点和B点在哪里都不知道。实际上，启发式方法是穿着小丑儿外套的算法：它的结果不太好预测，也更有趣，但不会给你什么30
天无效退款的保证。
驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167
号高速公路往南行至Puyallup；从SouthHillMall出口出来后往山上开4.5
英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是NorthCedar路714号。
用启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。
从上面的启发式算法的解释可以看出，启发式算法的难点是建立符合实际问题的一系列启发式规则。启发式算法的优点在于它比盲目型的搜索法要高效，一个经过仔细设计的启发函数，往往在很快的时间内就可得到一个搜索问题的最优解，对于NP问题，亦可在多项式时间内得到一个较优解。

8. 启发式算法的相关书籍 我是想系统的学习一下。最好能解释一些难易程度不同的书。

我向你推荐两本，一是：《现代优化计算方法》；二是：《智能优化算法及其应用》。这两本书都不错，其中前者算是入门的书籍，讲解清晰易懂。禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络等启发式算法都有讲到。

9. 现在启发式算法有哪些，在所在领域有哪些应用

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

10. 什么是启发式算法

大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律，也有来自人类积累的工作经验。 驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至阳谷；从阳谷高速出口出来后往山上开4.5 英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是某人的家。 启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。