1、混合元启发式算法：迭代局部搜索与进化扰动技术

混合元启发式算法：迭代局部搜索与进化扰动技术

在优化领域，元启发式算法（MHs）作为一类强大的工具，为解决复杂的优化问题提供了有效的途径。近年来，混合元启发式算法更是成为研究热点，它结合多种元启发式方法的优势，以获得更好的解决方案。本文将深入探讨迭代局部搜索（ILS）算法以及一种基于进化算法的新型扰动技术。

1. 元启发式算法概述

元启发式算法是在过去几年中兴起的一类搜索和优化算法，它通过将基本启发式方法纳入迭代框架，增强了探索能力。常见的经典元启发式算法包括模拟退火、禁忌搜索、进化算法（EAs）、蚁群优化、分布估计算法、散布搜索、路径重连、GRASP、多起点和迭代局部搜索、引导局部搜索以及变邻域搜索等。这些算法各有其历史背景、范式和哲学。

而混合元启发式算法则是不单纯遵循单一经典元启发式概念的算法，它们试图从一组元启发式方法（甚至其他优化方法）中汲取优点，通过协同工作产生有益的协同效应。混合元启发式算法可根据控制策略分为两类：
- 协作式混合元启发式算法 ：基于不同元启发式算法（可能还有其他优化技术）之间的信息交换，这些算法可以顺序或并行运行。
- 集成式混合元启发式算法 ：其中一个搜索算法被视为另一个算法的从属、嵌入式组件。

2. 迭代局部搜索（ILS）

迭代局部搜索（ILS）属于扩展经典局部搜索（LS）方法的元启发式算法，它通过添加多样化能力来增强搜索效果。ILS的核心思想是在局部最优解空间中进行有偏的随机游走，而不是在所有可能的候选解空间中采样。

其算法流程如下：