优化算法和算法区别

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优化算法主要分为启发式算法和智能随机算法。

1.1 启发式算法启发式方法指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。或者说是一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。启发式算法依赖对问题性质的认识,属于局部优化算法。启发式算法的特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法,而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。启发式优化方法种类繁多,包括经典的模拟退火方法、遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法等群智能算法。算法比较灵活、书写很随意,没有语言界限。

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