名称
自适应随机搜索(Adaptive Random Search, ARS)
分类
自适应随机搜索是一种随机优化算法,隶属于更广义的计算智能领域。它与其他随机搜索技术密切相关,例如纯随机搜索(Pure Random Search)和自适应步长随机搜索(Adaptive Step Size Random Search)。
自适应随机搜索(Adaptive Random Search, ARS)
自适应随机搜索是一种随机优化算法,隶属于更广义的计算智能领域。它与其他随机搜索技术密切相关,例如纯随机搜索(Pure Random Search)和自适应步长随机搜索(Adaptive Step Size Random Search)。
贪婪随机自适应搜索(Greedy Randomized Adaptive Search, GRASP)
GRASP 是一种元启发式优化算法,结合了贪婪算法与局部搜索技术的基本思想。它与模拟退火(Simulated Annealing)和禁忌搜索(Tabu Search)等其他元启发式方法密切相关。
引导式局部搜索(Guided Local Search, GLS)
引导式局部搜索是一种元启发式优化技术,它在局部搜索方法的基础上进行扩展,以跳出局部最优并提升解的质量。该方法与其他基于局部搜索的元启发式方法密切相关,例如迭代局部搜索(Iterated Local Search)和变邻域搜索(Variable Neighborhood Search)。
迭代局部搜索(Iterated Local Search, ILS)
迭代局部搜索是一种元启发式优化算法,通过结合局部搜索与扰动步骤来跳出局部最优。它与其他元启发式方法密切相关,例如变邻域搜索(Variable Neighborhood Search, VNS)和贪婪随机自适应搜索(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure, GRASP)。
随机搜索(Random Search, RS)
随机搜索是一种随机优化算法,隶属于计算智能与元启发式方法这一广义范畴。它与爬山算法(Hill Climbing)和模拟退火(Simulated Annealing)等其他随机优化技术密切相关。
反应式禁忌搜索(Reactive Tabu Search, RTS)
反应式禁忌搜索是一种元启发式优化算法,它在禁忌搜索方法的基础上引入了反应式机制,以在优化过程中自适应地调整搜索参数。它与其他禁忌搜索变体密切相关,例如自适应禁忌搜索(Adaptive Tabu Search)和鲁棒禁忌搜索(Robust Tabu Search)。
分散搜索(Scatter Search, SS)
分散搜索是一种基于种群的元启发式优化算法,隶属于演化计算领域。它与其他基于种群的元启发式方法密切相关,例如遗传算法(Genetic Algorithms)和差分进化(Differential Evolution)。
随机爬山算法(Stochastic Hill Climbing, SHC),也称为随机山登算法(Random Hill Climbing)或随机上升法(Stochastic Ascent)。
随机爬山算法是一种局部搜索算法,属于随机优化领域,而随机优化是计算智能的一个子领域。它与其他爬山类算法密切相关,例如简单爬山算法(Simple Hill Climbing)和带随机重启的爬山算法(Random-restart Hill Climbing)。
带随机重启的随机爬山算法(Stochastic Hill Climbing With Random-Restarts, SHCR)
带随机重启的随机爬山算法是一种局部搜索元启发式算法,隶属于更广义的随机优化领域。它与其他爬山类算法密切相关,例如简单爬山算法(Simple Hill Climbing)和随机爬山算法(Stochastic Hill Climbing)。