イニシアチブアルゴリズム

啓発アルゴリズム(heuristic algorithm)は最適化アルゴリズムに対して提案された.1つの問題の最適アルゴリズムはこの問題の各インスタンスの最適解を求める
.啓発アルゴリズムは、直感的または経験的に構築されたアルゴリズムに基づいて、許容可能な費用(計算時間と空間を指す)の下で、解決すべき組合せ最適化問題の各インスタンスの実行可能な解を与えることを定義することができる.
この可行解と最適解とのずれは一般に予想できない.
コンピュータ科学の2つの基礎目標は,その実行効率が良好で最適解または二次佳解が得られることを証明できるアルゴリズムを発見することである.啓発アルゴリズムは、1つまたはすべてのターゲットを一度に提供しようとします.例えば、それはよく良い解を見つけることができますが、悪い解が得られないことを証明することはできません.通常は合理的な時間に答えを解くことができますが、毎回このような速度で解くことができるかどうかは分かりません.
いくつかの特殊な状況では、啓発アルゴリズムは悪い答えや効率が極めて悪いことが発見されることがありますが、それらの特殊な状況のデータの組み合わせは、現実世界では永遠に現れないかもしれません.そのため、現実世界では啓発的なアルゴリズムが問題を解決するためによく使われている.啓発アルゴリズムは多くの実際の問題を処理する際に通常合理的な時間内に良い答えを得ることができる.

       ，                。       ，                          。                        、         ，            （Heuristic Algorithm）。                   ，             。        ：
             ，                  ，        。
40  ：      ，        （    ）。
50  ：    ，                    。
60  :   ，                ，          ，      
                  （     ）。               ：
（         6 ）
           、       。
    ！                 ，           。
  NP  ，                 。
 NP？=P       ，           。
               ，    。
         ，       ，          ，         。
                        ，        。
     ，          ，  try again………..
               。
    ，    100  ， 200，    1000…………
            ，          ………..
             。
            ，       ，         ，             。  （４）                     。                 ５０ ，        ：1.           、       。2.  NP  ，                       ，    3.               ，    。4.                        ，        。5.               。6.             。
70  ：          ，NP  。                         。                ，                       ，           。
                       ………..
        Holland        （Genetic Algorithm）                 。
80    ：
              （Simulated Annealing Algorithm），      （Artificial Neural Network），    （Tabu Search）    。 
           ：    （Evolutionary Algorithm）,     （Ant Algorithms），       ，     。
                       ，           ，  NP  ，            ，       ，      。       ：                （       ，            ）.              NP？=P，  NP=P              。                 ，             。          ，  （   ）                。“    ”        ，  “    ”     ，             。                       、  、               ，              ，        ，                  。

    ：       ，               、          。      ，             。

    ：                 。       ，          ；  ，            （            ），            。

    ：           ，             ，          。

    ：      ，                   ，     ，       ，            。

    ：       ，    ，          。

                  ：           ，         ，         。       ：（1）       ；（２）        （          ）；（３）  ，       ；（４）         ；（５）    。