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各种‘新颖’元启发式算法被打脸: kunlei1987 2015-4-16 10:03; 今天看了别人推荐的一篇关于元启发式算法(metaheuristics)的文章，感觉很有趣。我从硕士以来一直跟metaheuristics打交道，深切感觉到这个研究领域的弊端，没想到这篇已经发表的文章直剖要害，明确地指出了某些‘新颖’的metaheuristics只不过是在‘挂羊头卖狗肉’、’新瓶装旧酒‘。作者举例说明的两个算法包括Harmony Search和Imperialist Competitive Algorithm，后面一个算法是我硕士主要用到的方法，现在看来真是误入歧途了。文章名称： Metaheuristics—the metaphor exposed (google有作者提供的原文下载）文章链接： http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/itor.12001/abstract 另外看到Journal of Heuristics这个杂志的新规定（ http://goo.gl/61USme ），对这个方向的投稿做出了明确的要求和规范，值得推荐！; 个人分类: 科研相关|1712 次阅读|0 个评论

RCPSP问题的几种启发式算法: putin24 2010-6-3 20:38; 针对线性规划 (LP) 对 NP 问题的解决的有限性， NP 问题复杂度增加的时候就引出了启发式算法对问题的求解。对 RCPSP 问题是典型的 NP 问题，针对这个问题结合了很多流行的算法，简要的介绍。 1. 基于优先权规则的启发式算法基于不同的优先权规则从可安排活动集合中选择活动，常用的优先权规则主要有：最大分级位置权重规则、最迟完成时间规则、最多紧后活动规则、最迟开始时间规则、最小松弛规则。另外还有扩展出多通道算法，如：多重优先权规则启发式算法、前向 - 后向进度安排启发式算法、抽样性启发式算法、适应性启发式算法等等。 2. 超启发式算法该类算法将项目进度表述为一组编码，利用超启发式策略对编码进行搜索优选后，再转化为进度安排。进度安排常用的表述方式有活动列表、随机键、转移向量、进度设计、直接表述。求解 RCPSP 常用的启发式策略有模拟退火、禁忌搜索、遗传算法等。 ①模拟退火：从某个初始解开始，一个邻点通过对当前解的扩展来生成。如果邻点好于当前解则被接受；否则，它以一定的概率被接受，接受概率依赖于该解变坏的程度以及当前的温度参数。随着算法的进行，温度被逐步降低以减小接受坏的邻点的概率。达到规定的温度后算法终止，最后固定下来的解即为满意解。 ②禁忌搜索：对于所有邻点解进行评价并选择其中最好的一个进行进一步的搜索。为了避免搜索返回刚刚离开的局部最优点而形成循环，通过建立一个禁忌列表来限制向某些邻点的移动。这种禁忌状态在某种特定的条件下也可以被重新激活。 ③遗传算法 (GA) ：并行地考虑解的一个集合或群体 , 在已生成的初始群体的基础上 , 新的解通过交叉和 / 或变异操作来获得。在新解生成后，适应度通常用所求解问题的目标函数来表示最高的解生存下来构成下一代，而其余的解通过所谓的选择机制被淘汰，从而使解的质量不断得到改善。优点在于采用启发式群体随机搜索的方法，在搜索的过程中不易陷入局部最优。但是其缺陷是局部搜索能力较差并容易早熟收敛。其他类型的启发式算法如蚁群算法 (ACO) 、可变邻点搜索技术等。超启发式算法被普遍认为是在性能、可扩展性和易于实现性等方面权衡后的最佳方法。目前学者们研究资源受限项目调度问题最常用的方法。; 个人分类: 学术笔记|10493 次阅读|0 个评论

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