优化算法不依赖于初始解决方案

时间:2012-02-23 08:12:11

标签: optimization

我知道一些优化算法,例如爬山,模拟退火,遗传算法。

我提到的所有三个都取决于最初的解决方案,即初始解决方案可能对最终最优解决方案的质量产生很大影响。

我想知道是否有任何优化算法不依赖于初始解决方案,至少没有这三种优化算法。

感谢。

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以在列表中添加蚁群优化。它使用蚂蚁和信息素的波浪和轮盘赌模拟来改善解决方案。但输入也是一个初始解决方案。

答案 1 :(得分:0)

您所指的算法是元启发式算法。它们在“元”级别上工作,即在其他启发式的基础上。也就是说,他们试图通过系统化程序以迭代的方式“改进” - “优化”由其他一些启发式方法产生的解决方案。所以他们至少需要一个初步的解决方案。其中一些是基于人口的,因此需要不止一种解决方案。

一个非常重要的修正: “最初的解决方案可能会对最终最优解决方案的质量产生很大影响”

元启发式的关键成功因素之一是它对初始解决方案质量不敏感。

但是,这不是那种问题的地方。我使用or-exchange代替