启发式算法阅读材料

很多实际的最优化问题是计算复杂的。因此,解决这样问题的实际方法是运用启发式算 法(近似值),这样可以在合理的计算时间内找到一个近似最优解。改进型算法通常是一个 启发式算法,它通常是从一个可行解开始,并重复寻找更好的解。邻域搜索算法(又叫局部 搜索算法)是一类改进型算法,算法的每一步迭代是通过搜索当前解的邻域得到一个改进的 解。设计邻域搜索算法的一个关键是邻域结构的选择,即邻域的定义方式。根据经验,邻域 越大,局部最优解的质量越好,最后得到的解越精确。同时,邻域越大,每一步迭代的时间 越长。因此,除非可以用很有效的方法搜索很大的邻域,大规模邻域搜索技术不一定能产生 一个有效的启发式算法。本文关注