Trong khoa học máy tính, metaheuristic chỉ định một phương pháp tính toán nhằm tối ưu hóa một vấn đề bằng cách lặp đi lặp lại để cải thiện một giải pháp ứng viên liên quan đến một thước đo chất lượng nhất định. Siêu dữ liệu đưa ra một vài hoặc không có giả định về vấn đề được tối ưu hóa và có thể tìm kiếm không gian rất lớn của các giải pháp ứng cử viên. Tuy nhiên, siêu dữ liệu không đảm bảo một giải pháp tối ưu đã từng được tìm thấy. Nhiều siêu dữ liệu thực hiện một số hình thức tối ưu hóa ngẫu nhiên.Bạn đang xem: Metaheuristic là gì
Bạn đang xem: Metaheuristic là gì Một số sách và tài liệu khảo sát đã được xuất bản về chủ đề này.
Tôi tự hỏi làm thế nào để biết liệu một phương pháp tối ưu hóa có phải là siêu hình hay không? Ví dụ,
(1) Là phương pháp đơn giản cho siêu dữ liệu lập trình tuyến tính?
(2) Có phải phần lớn các phương pháp lập trình phi tuyến tính như giảm độ dốc, phương pháp số nhân Lagrangian, phương pháp phạt, phương pháp điểm nội bộ (phương pháp rào cản), siêu hình?
(3) Có phải tất cả các phương pháp không có độ dốc, chẳng hạn như phương pháp Nelder của Mead hoặc phương pháp đơn giản xuống dốc, siêu hình?
Một số phương pháp tối ưu hóa không phải là siêu hình là gì?
Nói chung hơn (vượt quá tối ưu hóa) cho các kỹ thuật giải quyết vấn đề, từ Wikipedia :
Tôi tự hỏi làm thế nào để hiểu ý nghĩa của “heuristic”?
Làm thế nào tôi có thể biết liệu một kỹ thuật “giải quyết vấn đề, học hỏi và khám phá” có phải là heuristic hay không?
Một số kỹ thuật “giải quyết vấn đề, học hỏi và khám phá” không theo kinh nghiệm là gì?
Cảm ơn và trân trọng!
Heuristic là một cái gì đó hoạt động trong nhiều trường hợp trong thực tế, mặc dù không có lập luận chi tiết về lý do tại sao nó nên hoạt động tốt.
Đang xem: Metaheuristic là gì, Ý nghĩa của (meta) phương pháp heuristic
Xem thêm: Các Món Ngon Từ Ngỗng – Khám Phá Các Món Ngon Từ Thịt Ngỗng
Xem thêm: Top 15 Nước Hoa Nổi Tiếng Nhất Thế Giới, Top 10 Thương Hiệu Nước Hoa Nổi Tiếng Thế Giới
Metaheuristic không phải là một thuật toán mà là một sơ đồ hoặc ý tưởng heuristic chung có thể được sử dụng bên trong các thuật toán cụ thể.
Ví dụ, thuật toán đơn giản cho lập trình tuyến tính không phải là heuristic hay metaheuristic, vì nó có một lý thuyết hội tụ được thiết lập tốt. Các sqame giữ cho lập trình tứ phương tuần tự hoặc phương pháp điểm bên trong. (Các phương pháp điểm bên trong là một sơ đồ tổng quát, nhưng không phải là heuristic và do đó không phải là một siêu dữ liệu, vì có một lý thuyết khá mạnh liên quan đến nó.)
Thuật toán Nelder-Mead = dow dốc Simplex để giảm thiểu chức năng là heuristic (nó thực sự có thể thất bại đối với các vấn đề khá đơn giản ở các chiều cao hơn) và tìm kiếm tabu là siêu dữ liệu (vì có thể viết khá nhiều thuật toán đa dạng sử dụng tìm kiếm tabu, nhưng Mặt khác có chất lượng khá khác nhau.
Cảm ơn! (1) Vì vậy, để cho biết liệu một phương pháp có phải là siêu hình hay không, là để xem liệu nó có một lý thuyết liên quan đến khi nào nó hội tụ đến trình tối ưu hóa thực sự không? Nếu một phương pháp chưa có một lý thuyết như vậy, thì nó có phải là mulleuristic không? Nếu một ngày có một lý thuyết cho nó, nó sẽ trở thành từ siêu hình thành phi siêu hình? (2) “Các thuật ngữ khác có ý nghĩa tương tự như siêu hình, là: không có đạo hàm, tìm kiếm trực tiếp, hộp đen hoặc thực sự chỉ là trình tối ưu hóa heuristic.” Tôi tự hỏi nếu metaheuristic chỉ sử dụng các giá trị hàm và là đạo hàm miễn phí? Đây có phải là phương pháp “tìm kiếm” trong câu trả lời của bạn cho câu hỏi khác của tôi không? Chuyên mục: Tài liệu