7、搜索与优化算法：从盲搜索到信息搜索的全面解析

搜索与优化算法：从盲搜索到信息搜索的全面解析

1. 自然启发式算法概述

自然启发式算法是模拟或逆向工程自然界中观察到的智能行为的计算模型。自然界中的问题通常是结构不良、动态、部分可观察、非线性、多模态和多目标的，具有硬约束和软约束，并且对全局信息的访问有限或无访问。

1.1 常见自然启发式算法分类

• 进化计算算法 ：受进化生物学和生物进化的启发，如遗传算法（GA）、遗传编程（GP）等。
• 群体智能算法 ：源于动物行为学研究，例如粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）等。
• 神经网络（NNs） ：受生物神经网络的结构和功能启发。
• 禁忌搜索 ：基于行为心理学中研究的进化记忆。
• 强化学习 ：从心理学、神经科学和控制理论等多个来源获取灵感。

1.2 其他自然启发式算法

还包括细菌觅食优化算法（BFO）、生物地理学优化（BBO）、量子退火（QA）等众多算法。这些算法在搜索和优化问题中具有广泛的应用，可分为图搜索算法、基于轨迹的优化、进化计算、群体智能算法和机器学习方法等主要类别。

2. 盲搜索算法

盲搜索算法是确定性搜索算法，在搜索过程中不需要关于搜索空间的信息。它可以用于探索树或图结构，找到节点之间的最短路径，解决诸如迷宫探索、n - 谜题问题、社交网络距离计算等实际问题。