启发式算法简介
目标是优化某个问题的解决方案，决策是指基于目标的决定，约束是执行决策时需要遵循的规则。算例则是将问题具体化为实际操作。
算法是一种解决问题的步骤集合，启发式算法则是在一定资源限制下，寻找接近最优解的方法。目前常见的启发式算法有蚁群算法、模拟退火法和神经网络等。
枚举法将所有可能的解决方案逐一检查，确保找到最佳答案，但随着问题规模增长，所需时间呈爆炸性增长。贪心法则选择当前看起来最优的解决方案，速度较快，但可能不总是找到最优解。
启发式算法，如邻域搜索，不完全遍历解空间，而是在部分空间内寻找最佳解。局部搜索策略则聚焦特定解的周围，通过不断调整来优化结果。邻域结构定义了解的临近关系，对搜索质量至关重要。
启发式算法的搜索过程持续迭代，直到满足终止条件，最终输出全局最优解。找到的解称为满意解，不能保证是最优解，因为算法仅探索解空间的部分区域。
邻域搜索类包括迭代局部搜索、模拟退火、变邻域搜索、禁忌搜索、自适应大邻域搜索等。群体仿生类则有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和人工鱼群算法。
具体应用包括使用禁忌搜索解决带时间窗的车辆路径问题，基于树表示法的变邻域搜索解决考虑后进先出的取派货旅行商问题，以及使用变邻域搜索解决Max-Mean dispersion问题。遗传算法则常用于解决混合流水车间调度问题。
一个示例：使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）。遗传算法基于生物进化原理，适用于解决组合优化问题。在这个案例中，算法通过逐代优化城市顺序，以最小化旅行距离来寻找最佳路径。
继续阅读：启发式算法简介算法是一种解决问题的步骤集合，启发式算法则是在一定资源限制下，寻找接近最优解的方法。目前常见的启发式算法有蚁群算法、模拟退火法和神经网络等。
枚举法将所有可能的解决方案逐一检查，确保找到最佳答案，但随着问题规模增长，所需时间呈爆炸性增长。贪心法则选择当前看起来最优的解决方案，速度较快，但可能不总是找到最优解。
启发式算法，如邻域搜索，不完全遍历解空间，而是在部分空间内寻找最佳解。局部搜索策略则聚焦特定解的周围，通过不断调整来优化结果。邻域结构定义了解的临近关系，对搜索质量至关重要。
启发式算法的搜索过程持续迭代，直到满足终止条件，最终输出全局最优解。找到的解称为满意解，不能保证是最优解，因为算法仅探索解空间的部分区域。
邻域搜索类包括迭代局部搜索、模拟退火、变邻域搜索、禁忌搜索、自适应大邻域搜索等。群体仿生类则有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和人工鱼群算法。
具体应用包括使用禁忌搜索解决带时间窗的车辆路径问题，基于树表示法的变邻域搜索解决考虑后进先出的取派货旅行商问题，以及使用变邻域搜索解决Max-Mean dispersion问题。遗传算法则常用于解决混合流水车间调度问题。
一个示例：使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）。遗传算法基于生物进化原理，适用于解决组合优化问题。在这个案例中，算法通过逐代优化城市顺序，以最小化旅行距离来寻找最佳路径。