是启发式算法的改进,它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物 。
定义元启发式算法是相对于最优化算法提出来的,一个问题的最优化算法可以求得该问题的最优解,而元启发式算法是一个基于直观或经验构造的算法,它可以在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出问题的一个可行解,并且该可行解与最优解的偏离程度不一定可以事先预计 。
元启发式算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法、人工神经网络算法等 。
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仿生算法的特点有?
你这个问题问的很大,涵盖的专业和知识点也很多 。可以写几篇博士论文了 。
目前仿生算法比较多,比如蚁群算法、遗传算法、微粒子群算法、人工神经网络算法、人工免疫算法、人工鱼群算法等等 。
因受篇幅和字数的限制,在此我只能重点讲述其中一种人工鱼群算法的特点,供你参考 。
人工鱼群算法的特点:
1)人工鱼群算法具有快速跟踪极值点漂移的能力,而且也具有较强的跳出局部极值点的能力;
2)算法只需要比较目标函数,对目标函数的性质要求不高;
3)算法对初值和参数设定的依赖性不高,可以通过随机或者设置固定值的方式产生初值,参数设定也容许在较大的范围内取得;
4)具有较快的搜索速度和并行处理问题的能力,对于精度要求不高的问题,可以快速得到问题的一个可行解;
5)不需要问题的严格机理模型,甚至不需要对于问题的精确描述,应用范围较广 。
人工鱼群算法的缺点:
1)算法只获取问题的满意解域,对于精确解的获取,还需对其进行适当改进;
2)当人工鱼个体的数目较少时,人工鱼群算法便不能体现其快速有效集群性的优势;
3)人工鱼群算法的数学基础比较薄弱,目前还缺乏具有普遍意义的理论分析;
4)当寻优的域较大时或出于变化相对平坦的区域时,搜索性能下降;
【鱼群算法是什么,仿生算法的特点有?】5)算法在搜索初期有较快的收敛速度,但后期搜索速度较慢 。
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