Гиперэвристики
Гиперэвристики — это высокоуровневые методологии, которые осуществляют поиск в пространстве эвристик, а не непосредственно в пространстве решений. Систематически представленные Burke et al. (2013) в их основополагающем обзоре, гиперэвристики работают путем выбора или генерации низкоуровневых эвристик для решения сложных задач комбинаторной оптимизации и поиска, с целью автоматизации проектирования алгоритмов оптимизации для различных предметных областей без необходимости глубоких знаний, специфичных для конкретной задачи.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Burke, E. K., et al. (2013). Hyper-heuristics: A survey of the state of the art. Journal of the Operational Research Society, 64(12), 1695–1724. DOI: 10.1057/jors.2013.71 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Hyper-Heuristics. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/optimization/hyper-heuristics
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Генетический алгоритмОптимизация↔ compare
- Матевристика: гибридизация математического программирования и метаэвристикОптимизация↔ compare
- Tabu SearchОптимизация↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →