31、元启发式算法概述

最新推荐文章于 2025-10-01 00:09:58 发布

aa123

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分类专栏： AI赋能软件开发新范式文章标签：元启发式算法爬山算法迭代局部搜索

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元启发式算法概述

元启发式算法是一类用于解决优化问题的高级算法策略。在解决多目标优化问题（MOPs）时，有专门的算法可以同时优化多个目标，例如非支配排序遗传算法 - II（NSGA - II）和强度帕累托进化算法 2（SPEA2）。

元启发式算法主要分为两类：基于轨迹的元启发式算法和基于种群的元启发式算法。下面将分别介绍这两类算法。

基于轨迹的算法通过迭代改进单个有效解来寻找问题的解决方案。其名称中的“轨迹”指的是算法从初始解（通常随机选择）到最终解在解空间中所经过的路径。在迭代过程中，当前解会被另一个完整解（视为相邻配置）替换，直到达到无法通过相同过程进一步优化的状态。

爬山算法是最简单且最著名的局部搜索算法之一，大多数基于轨迹的技术都源于此。该算法的迭代过程类似于人在山上的移动：
- 当目标函数需要最大化时，向上移动。
- 当目标函数需要最小时化时，向下移动。

简单爬山算法采用首次改进局部搜索，即直接选择第一个改进当前解的选项；而最陡上升爬山算法采用最佳改进局部搜索，选择所有邻居中最好的一个。

以下是爬山算法的伪代码：

1: bestSolution ← random_solution()
2: end ← false
3: while not end do
4:     neighbours ← generate_neighbours(bestSolution)