启发式算法(Heuristic Algorithm)

启发式算法是一种基于经验的搜索技术,能在有限计算成本内寻找问题的近似最优解,但不保证得到全局最优。它分为两种定义,一种侧重于计算效率,一种强调技术性。在实际应用中,启发式算法常用于解决优化问题,如粒子群优化、蚁群算法等。尽管缺乏完备理论,但启发式算法在计算机科学、认知科学等领域广泛应用。

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启发式算法(Heuristic Algorithm)有不同的定义:一种定义为,一个基于直观或经验的构造的算法,对优化问题的实例能给出可接受的计算成本(计算时间、占用空间等)内,给出一个近似最优解,该近似解于真实最优解的偏离程度不一定可以事先预计;另一种是,启发式算法是一种技术,这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解,但不一定能保证所得的可行解和最优解,甚至在多数情况下,无法阐述所得解同最优解的近似程度。我比较赞同第二种定义,因为启发式算法现在还没有完备的理论体系,只能视作一种技术。

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名词解释

Heuristics,我喜欢的翻译是“探索法” ,而不是“启发式”,因为前者更亲民一些,容易被理解。另外,导致理解困难的一个原因是该词经常出现在一些本来就让人迷糊的专业领域语境中,例如,经常看 到某某杀毒软件用启发式方法查毒,普通民众本来就对杀毒软件很敬畏,看到“启发式”就更摸不着北了。

实际上,这个词的解释十分简单,例如,查朗文词典,可以看到:

The use of experience and practical efforts to find answers to questions or to improve performance

维基百科词条heuristic,将其定义为基于经验的技巧(technique),用于解决问题、学习和探索。并对该词进行了更详尽的解释并罗列了多个相关领域:

A heuristic method is used

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