초기 솔루션에 의존하지 않는 최적화 알고리즘

Question

나는 hill-climbing, simulated-annealing, genetic algorithm과 같은 최적화 알고리즘을 알고 있습니다. 앞서 언급 한 세 가지 모두는 초기 솔루션에 의존한다. 즉, 초기 솔루션은 최종 최적 솔루션의 품질에 큰 영향을 미칠 수있다.

적어도이 세 가지만큼 초기 솔루션에 의존하지 않는 최적화 알고리즘이 있는지 궁금합니다.

감사합니다.

Answer 1

개미 식민지 최적화 목록에 추가 할 수 있습니다. 그것은 개미와 페로몬의 파도와 룰렛 휠 시뮬레이션을 사용하여 해결책을 개선합니다. 그러나 입력은 초기 솔루션이기도합니다.

Answer 2

추천 알고리즘은 메타 휴리스틱 스입니다. 그들은 "메타"수준, 즉 다른 휴리스틱 스의 최상위에서 작동합니다. 즉, 체계적인 절차를 통해 반복적으로 다른 휴리스틱에 의해 생성 된 솔루션을 "개선"- "최적화"하려고합니다. 그래서 그들은 적어도 초기 솔루션을 필요로합니다. 그들 중 일부는 인구 기반으로, 그래서 그들은 하나 이상의 솔루션을 필요로합니다.

매우 중요한 보정

: 는 메타 휴리스틱의 핵심 성공 요인의

한 최초의 솔루션 품질의 무감각은 "초기 솔루션은 최종 최적의 솔루션의 품질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다."

하지만 그렇다고해서 이런 종류의 질문을하는 곳이 아닙니다. 대신 or-exchange을 사용합니다.