8、超启发式算法：性能优化与策略选择

超启发式算法：性能优化与策略选择

在优化算法领域，超启发式算法作为一种强大的工具，正逐渐展现出其在解决复杂问题时的独特优势。本文将深入探讨超启发式算法的性能优化、学习周期自适应以及移动接受算子切换等关键方面。

1. 超启发式算法的最优性能

超启发式算法在某些问题上能够实现最优性能。以LeadingOnes和OneMax等单峰优化问题为例，合理选择低层次启发式算法可以使超启发式算法高效地解决这些问题。

1.1 RandomGradient超启发式算法在LeadingOnes问题上的最优性能

RandomGradient超启发式算法在解决LeadingOnes问题时表现出色。其算法流程如下：

Algorithm 3 RandomGradient Hyper-Heuristic with Learning Period τ
1: Choose x ∈S uniformly at random
2: while stopping conditions not satisfied do
3:
    Choose h ∈H uniformly at random
4:
    ct ←0 (learning period time counter)
5:
    while ct < τ do
6:
        ct ←ct + 1; x′ ←h(x)
7:
        if f (x′) > f (x) then
8:
            ct ←0; x ←x′

当学习周期 τ 满足特定条件时，该算法能达到最优性能。