超启发式

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#算法

超启发式是一种管理多种启发式算法的方法，通过选择或组合低层启发式来解决不同类型的问题。它与元启发式并列，但不依赖特定领域的知识，而是寻找启发式或其组合以提高通用性和效率。实现方式包括随机选择、贪心策略、基于元启发式和学习方法。应用广泛，如教育排课、生产调度等。

超启发式

  1. 是什么
  2. 怎么实现
  3. 应用

1. 是什么

启发式： 根据某种经验进行迭代求解，需要对要解决的问题有深入的认识，比如要确定天亮的时间，可以根据晨晓鸡叫这个经验来确定，听到鸡叫判断天亮，也可以根据其他的启发规则来确定。再比如预测下雨，可以根据蚂蚁搬家启发，也可以根据蛇过道启发，还可以根据云和夜色来启发。
元启发式： 不需要专业知识对问题求解，只根据一些通用的求解规则，比如临近原则，当前最优解的周围可能存在着更优解；比如历史信息，在一个位置找到更优解，那么最优解有可能就出现在多个历史最优附近。
群智能： 受生物种群行为启发的元启发式算法，将通用规则替换为模拟种群的某些行为。背后的原因可能是“存在即合理”，既然在自然界他是有效的，那么在优化上，只要模拟的正确，也必然有用。
超启发式： 从等级上来看，属于元启发式这一级，它管理的是众多启发式，通过一些规则选择使用哪个启发式，或者选出一个启发式组合。并不是对元启发式的改进，而是和元启发式处于同一级，但是和元启发式的模式不同，一个要用到低层的领域知识，一个不需要低层的领域知识，一个通过找出适合的启发式来间接解决问题，一个直接面向问题。一句话概括：同层不同模式，超启发式使用低层启发信息来换取在各类问题上的通用且有效性，虽然元启发式也可以解决各类问题，但是问题却要重新建模，并且不一定在各种问题上都有效或者表现更好。其本质就是要选择低层启发式或启发式的组合，来解决问题。

2. 怎么实现（根据选择方法划分）

基于随机选择的超启发式： 分为纯随机和

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超启发式算法（hyper heuristic）
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简介 超启发式算法是新近提出的一类解决复杂优化问题的概念模型。该模型主要通过一种高层次启发式策略(High-level Heuristic，简称 HLH)管理和操纵一系列低层次启发式(Low-level Heuristics，简称 LLH)方法以实现在解空间中的寻优，其框架如图 1-2 所示。 作为一种有效的搜索方法，超启发式算法可以自动选择、组合或生成多个简单的 LLH 方法以解决复杂的优化问题。由于其具有较好的寻优性能,超启发式算法成为当前智能计算领域的研究热点之一。 LLH 策略与方法 作为超启
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简介 尽管启发式算法和其他搜索技术已经在解决现实计算搜索问题取得了成功，但再将其应用于相似问题的新实例方面仍存在困难，这些困难主要表现在参数调整和算法选择上，因此需要一种更为通用的搜索方法，即自动化设计和调整启发式算法。 超启发式算法可以看作一种由高层次启发式策略HLH（High-level Heuristic）去操纵管理一系列低级启发式算子LLH（Low-level Heuristic）以此产生高质量的解决方案。 分类 超启发式算法分类考虑了两个维度： 启发式搜索空间的性质 反馈信息的不同来源
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### 超启发式算法简介 超启发式算法（Hyper-heuristic Algorithm）是一种高级元启发式方法，其核心思想在于动态选择或生成低级启发式算法来解决问题。这种方法不仅能够适应不同的问题结构，还能在运行过程中调整自身的策略以提高求解效率[^1]。 #### 概念定义 超启发式算法可以被看作一种“启发式的启发式”，它的目标是从一组已有的启发式算法中自动选择最有效的算法组合或者自动生成新的启发式算法。这种机制使得超启发式算法能够在面对复杂的优化问题时表现出更强的灵活性和鲁棒性[^2]。 --- ### 超启发式算法的应用领域 超启发式算法广泛应用于各种复杂优化场景，尤其是在传统单一启发式算法难以奏效的情况下。以下是几个典型应用： - **调度问题**：例如生产计划中的作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP），可以通过超启发式算法动态选择适合当前状态的任务分配规则。 - **路径规划**：类似于旅行商问题（TSP），当环境存在不确定性或多约束条件时，超启发式算法能更高效地找到近似最优解。 - **资源分配**：在网络通信、云计算等领域，超启发式算法可用于实时决策最佳资源配置方案[^3]。 --- ### 超启发式算法的实现方式 超启发式算法通常分为两类：基于选择的方法和基于生成的方法。 #### 基于选择的方法 这类方法依赖预定义的一组基础启发式算法集合，在执行过程中根据某种评价标准决定何时切换到另一种启发式算法。其实现逻辑如下所示： ```python def hyper_heuristic_selection(heuristics_list, problem_state): best_heuristic = None max_score = float('-inf') for heuristic in heuristics_list: score = evaluate_heuristic_effectiveness(heuristic, problem_state) if score > max_score: max_score = score best_heuristic = heuristic return best_heuristic(problem_state) # 示例调用 selected_solution = hyper_heuristic_selection([greedy_algorithm, local_search], current_problem_state) ``` 上述代码片段展示了如何通过评估函数 `evaluate_heuristic_effectiveness` 来挑选最适合当前问题状态的基础启发式算法[^4]。 #### 基于生成的方法 与此相反，基于生成的方式试图创造全新的启发式算法而非仅仅从现有选项里挑拣。这一过程可能涉及遗传编程或其他形式的学习技术。 --- ### 超启发式算法的具体示例 考虑一个简单的背包问题实例，其中物品具有重量和价值属性，而我们的目标是在不超过容量限制的前提下最大化总价值。我们可以设计一个超启发式框架如下： ```python class Item: def __init__(self, weight, value): self.weight = weight self.value = value items = [Item(2, 3), Item(3, 4), Item(4, 5)] capacity = 5 def greedy_by_value(items, capacity): items_sorted = sorted(items, key=lambda item: item.value, reverse=True) total_weight = 0 total_value = 0 selected_items = [] for item in items_sorted: if (total_weight + item.weight) <= capacity: selected_items.append(item) total_weight += item.weight total_value += item.value return total_value, selected_items def greedy_by_density(items, capacity): items_sorted = sorted(items, key=lambda item: item.value / item.weight, reverse=True) total_weight = 0 total_value = 0 selected_items = [] for item in items_sorted: if (total_weight + item.weight) <= capacity: selected_items.append(item) total_weight += item.weight total_value += item.value return total_value, selected_items def select_hyper_heuristic(capacity, items): if capacity < sum(item.weight for item in items)/len(items): return greedy_by_density(items, capacity)[1] else: return greedy_by_value(items, capacity)[1] solution = select_hyper_heuristic(capacity, items) print(solution) ``` 在这个例子中，我们依据背包剩余空间大小动态选择了两种贪心策略之一作为最终解决方案的一部分。 ---
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