人工智能 启发式算法（A，A*）
启发式算法区别于盲目搜索算法，是搜索策略的一种。主要特点是 可以利用问题自身的一些特征信息（启发式信息）来指导搜索的过程，从而可以缩小搜索范围，提高搜索效率。实际上，启发式算法也代表了"大拇指准则"（在大多数情况下是成功的，但不能保证一定成功的准则）。启发式算法离不开启发式信息，而启发式信息反映在评...
好书推荐 | 启发式算法的入门书籍
最近有很多新的小伙伴关注我们公众号，并且在后台私信我们说想学习智能优化算法，让我们推荐一本不那么枯燥的书籍，今天它来了-英文原版是《How to solve it. Modern heuristics》，中文版是《如何求解问题 现代启发式方法》。这本书深入浅出地阐述了如何利用计算机来求解问题的一些启...
离散优化的启发式迭代算法
本章介绍一些重要的、严格意义上真正的启发式算法。话不多说，进入正题。 1 构造型启发式算法 第一类启发式算法是构造型搜索（constructive search）算法。它通常从每一个*决策变量的离散分量开始，在每次迭代中，在当前决策解固定情况下，一个先前*的变量固定为一个可行值。在最简单的情况...
启发式搜索（heuristic search）———A*算法
在宽度优先和深度优先搜索里面，我们都是根据搜索的顺序依次进行搜索，可以称为盲目搜索，搜索效率非常低。 而启发式搜索则大大提高了搜索效率，由这两张图可以看出它们的差别： （左图类似与盲搜，右图为启发式搜索）(图片来源) 很明显启发式的搜索效率远远大于盲搜。 什么是启发式搜索（he...
TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer
背景[作者：DeepLearningStack，阿里巴巴算法工程师，开源TensorFlow Contributor]受限于单个Device的计算能力和存储大小，许多深度学习模型都有着使用模型分片或相关策略的需求。模型分片的本质是将模型和相关的计算切分到不同的Device，这样做不但可以解决单个De...
启发式搜索A*算法
A* 寻路算法 (2011-02-15 10:53:11)转载▼标签：游戏分类： 算法概述虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易，但是对于初学者来说， A* 算法还是很复杂的。搜索区域(The Search Area)我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔开。如图 1 ，绿色...
常见现代启发式算法学习记录
这次并不算十分深入地学习了三种现代启发式算法，具体内容有待补充。先做一个简单的记录。 模拟退火 遗传算法 蚁群算法 先说一下什么是现代启发式算法 启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法就是求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可...
智能计算/计算智能、仿生算法、启发式算法的区别与关系?
1）启发式算法：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不一定事先可以预计.意思就是说,启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题,它求得的问题的解不一定是最优解,很有可能是近似解.这个解与最优解近似到...