启发式算法简谈（二）算法思想 收藏
优胜劣汰是大自然的普遍规律，它主要通过选择和变异来实现。选择是优化的基本思想，变异（多样化）是随机搜索或非确定搜索的基本思想。“优胜劣汰”是算法搜索的核心，根据“优胜劣汰”策略的不同，可以获得不同的超启发式算法。超启发式算法的主要思想来自于人类经过长期对物理、生物、社会的自然现象仔细的观察和实践，以及对这些自然现象的深刻理解，逐步向大自然学习，模仿其中的自然现象的运行机制而得到的。
遗传算法：是根据生物演化，模拟演化过程中基因染色体的选择、交叉和变异得到的算法。在进化过程中，较好的个体有较大的生存几率。
模拟退火：是模拟统计物理中固体物质的结晶过程。在退火的过程中，如果搜索到好的解接受；否则，以一定的概率接受不好的解（即实现多样化或变异的思想），达到跳出局部最优解得目的。
神经网络：模拟大脑神经处理的过程，通过各个神经元的竞争和协作，实现选择和变异的过程。
禁忌搜索：模拟人的经验，通过禁忌表记忆最近搜索过程中的历史信息，禁忌某些解，以避免走回头路，达到跳出局部最优解的目的。
蚂蚁算法：模拟蚂蚁的行为，拟人拟物，向蚂蚁的协作方式学习。
这几种超启发式算法都有一个共同的特点：从随机的可行初始解出发，才用迭代改进的策略，去逼近问题的最优解。
他们的基本要素：（1）随机初始可行解；
（２）给定一个评价函数（常常与目标函数值有关）；
（３）邻域，产生新的可行解；
（４）选择和接受解得准则；
（５）终止准则。
其中（４）集中反映了超启发式算法的克服局部最优的能力。
虽然人们研究对启发式算法的研究将近５０年，但它还有很多不足：
1.启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。
2.由于NP理论，各种启发式算法都不可避免的遭遇到局部最优的问题，如何判断
3.各种启发式算法都有个自优点如何，完美结合。
4.启发式算法中的参数对算法的效果起着至关重要的作用，如何有效设置参数。
5.启发算法缺乏有效的迭代停止条件。
6.启发式算法收敛速度的研究等。
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