1、自然启发式算法：从理论到应用

自然启发式算法：从理论到应用

1. 自然启发式算法的兴起背景

在人工智能领域，自然启发式技术广泛用于解决各类问题。计算智能（CI）是人工智能中运用自然启发式技术最多的领域之一，很多研究者认为它等同于软计算。这两个领域的主要目标是为NP完全问题开发近似解决方案，因为对于这类问题，不存在能在多项式时间内找到精确解的方法。

以旅行商问题（TSP）为例，旅行者要找到访问n个城市的最短路径。假设要访问澳大利亚的20个最大城市，其搜索空间大小为n!，即2.432902e + 18种可能的路线。如果计算每条路线长度需要1秒，搜索整个空间将耗时770亿年，约为宇宙大爆炸时间的20倍。即使使用2.0 GHz CPU的计算机，检查所有可能路线也需要近38年，增加一个城市则时间会延长到近810年。

NP难问题的主要挑战在于解决它们所需的资源（通常是时间和内存）呈指数级增长，n!的增长甚至比指数级还快。精确方法在多项式时间问题上有效，但在处理指数级增长的问题时性能会大幅下降。而且，很多实际问题具有连续变量，其搜索空间是无限的，这进一步增加了问题的难度，使精确方法难以应对。

为解决这类具有离散和/或连续变量的指数级增长问题，尤其是变量数量较多时，不存在能在多项式时间内找到最优解的精确方法。在CI或软计算领域，计算工具、方法和算法具有容错性、不确定性，使用近似值。虽然它们在寻找精确解方面不可靠，但能在合理时间内为NP难问题找到近似最优（有时是最优）解。例如，蚁群优化算法能在瞬间为20个城市的TSP问题找到非常短的路径，多次运行还可能找到最优路径，在最坏情况下也比精确方法快得多。而完全随机搜索方法缺乏系统性，在最坏情况下等同于穷举搜索。

软计算技术处于精确搜索和随机搜索