我已经设定了使用任何学习算法为容量车辆路径问题生成解决方案的任务。从我对文献的简短搜索来看,禁忌搜索变体似乎是最成功的。它们可以被归类为学习算法,还是仅仅是本地搜索的变体?
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搜索方法不是“学习”。在计算机科学的学习中学习是学习机器的术语 - 它提高了培训(经验)的质量。 Metaheuristics只是搜索某些空间而不是“学习”,他们只是浏览所有可能的解决方案(以启发式引导的方式)以优化某些功能。换句话说 - 优化技术用于训练某些模型,但这些优化器本身并不“学习”。虽然这纯粹是语言方式,但我会区分学习方法 - 在某种意义上 - 试图从一些例子中推广知识,从简单地搜索任意给定函数的最佳参数的算法。机器学习的核心思想(将其与优化本身区分开来)的目的是在未知数据上实际上最大化模型的质量,而在优化(特别是禁忌搜索)中我们是只需在完全已知且定义明确的数据(功能)上寻找最佳质量。