Metaheuristic
http://dbpedia.org/resource/Metaheuristic an entity of type: AnatomicalStructure
메타휴리스틱(metaheuristic)은 휴리스틱연산에서 고도의 단계가 필요한 문제이다.
rdf:langString
メタヒューリスティクスとは、組合せ最適化問題のアルゴリズムにおいて、特定の計算問題に依存しないヒューリスティクスのことである。近年では、上記の定義から拡張され、特定の問題に依存しない、汎用性の高いヒューリスティクス全般を指すこともある。そのため、組合せ最適化問題のアルゴリズムに限らず、連続最適化問題に対するアルゴリズムも含む解釈も存在する。
rdf:langString
Metaheurystyka – ogólny algorytm (heurystyka) do rozwiązywania problemów obliczeniowych. Algorytmu metaheurystycznego można używać do rozwiązywania dowolnego problemu, który można opisać za pomocą pewnych definiowanych przez ten algorytm pojęć. Najczęściej wykorzystywany jest jednak do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych.Określenie powstało z połączenia słowa „meta” („nad”, tutaj w znaczeniu „wyższego poziomu”) oraz słowa „heurystyka” (gr. heuriskein – szukać), co wynika z faktu, że algorytmy tego typu nie rozwiązują bezpośrednio żadnego problemu,a jedynie podają sposób na utworzenie odpowiedniego algorytmu. Termin „metaheurystyka” po raz pierwszy został użyty przez Freda Glovera w 1986 roku.
rdf:langString
Метаеври́стика — досить невдала назва для опису великого підрозділу, в дійсності основного, в стохастичній оптимізації (stochastic optimization). Стохастична оптимізація є великим класом алгоритмів і методів, які так чи інакше використовують випадковість для пошуку оптимального (або досяжного оптимального) рішення складних завдань. Метаевристики — найзагальніші алгоритми з цього класу і застосовуються для вирішення широкого спектра завдань.
rdf:langString
元啟發算法（英文：metaheuristic）, 又稱 萬能啟發式演算法、萬用啟發式演算法。在计算机科学和数学优化中，元启发是一种高级的程序或启发式算法，专门用于搜索、生成或选取一个启发式结果（局部搜索算法），该结果可以为一个最优化问题提供足够好的求解，尤其适用于信息不完备或者计算能力受限时的最优化问题。
rdf:langString
الأدلة العليا (بالإنجليزية: Metaheuristic)، في علوم الحاسب والأمثلة الرياضية، هي اجراءات أو إرشادات عالية المستوى مصممة لإيجاد أو ابتكار أو اختيار طرق بحث خوارزمية نحصل من خلالها على حلول عالية الجودة لمسألة الأمثلة خاصة إذا كانت المعلومات غير كافية أو غير كاملة أو إذا كانت السعة الحسابية محدودة. الأدلة العليا تضع نماذج للحلول التي تكون كبيرة جدًا لاأخذ أمثلة منها وهي أيضًا (الادلة العليا) تقدم بعض الافتراضات الخاصة بمشكلة الأمثلة التي نقوم بحلها كي نستطيع إعادة استخدامها في حل العديد من المشكلات.
rdf:langString
Una metaheurística és un mètode heurístic per a resoldre un tipus de problema computacional general, utilitzant els paràmetres donats per l'usuari sobre uns procediments genèrics i abstractes d'una manera que s'espera eficient. Normalment, aquests procediments són heurístics. El nom combina el prefix grec "meta" ("més enllà", aquí amb el sentit de "nivell superior") i "heurístic" (de ευρισκειν, heuriskein, "trobar ").
rdf:langString
Eine Metaheuristik (zusammengesetzt aus der Präposition meta und Heuristik, vom Verb εὑρίσκειν (heuriskein)) nennt die Informatik einen Algorithmus zur näherungsweisen Lösung von Optimierungsproblemen. Im Gegensatz zu problemspezifischen Heuristiken, die nur auf ein bestimmtes Optimierungsproblem angewendet werden können, definieren Metaheuristiken eine abstrakte Folge von Schritten, die (theoretisch) auf beliebige Problemstellungen angewandt werden können. Die einzelnen Schritte müssen allerdings wieder problemspezifisch implementiert werden.
rdf:langString
Una metaheurística es un método heurístico para resolver un tipo de problema computacional general, usando los parámetros dados por el usuario sobre unos procedimientos genéricos y abstractos de una manera que se espera eficiente. Normalmente, estos procedimientos son heurísticos. El nombre combina el prefijo griego "meta" ("más allá", aquí con el sentido de "nivel superior") y "heurístico" (de ευρισκειν, heuriskein, "encontrar").
rdf:langString
In computer science and mathematical optimization, a metaheuristic is a higher-level procedure or heuristic designed to find, generate, or select a heuristic (partial search algorithm) that may provide a sufficiently good solution to an optimization problem, especially with incomplete or imperfect information or limited computation capacity. Metaheuristics sample a subset of solutions which is otherwise too large to be completely enumerated or otherwise explored. Metaheuristics may make relatively few assumptions about the optimization problem being solved and so may be usable for a variety of problems.
rdf:langString
Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Il existe un grand nombre de métaheuristiques différentes, allant de la simple recherche locale à des algorithmes complexes de recherche globale. Ces méthodes utilisent cependant un haut niveau d’abstraction, leur permettant d’être adaptées à une large gamme de problèmes différents.
rdf:langString
Мета-алгоритм это обобщение понятия алгоритма. Классические формализации понятия алгоритма (например, нормальные алгоритмы) не в полной мере обеспечивают надлежащую формализацию интуитивного понятия алгоритма. Нормальные алгоритмы, например, не обеспечивают однозначное применение нормального алгоритма к себе (так как для применения алгоритма к схеме алгоритма требуется преобразование схемы алгоритма в некоторое слово в используемом алфавите, которое может быть осуществлено лишь «вручную», на основе некоторых договоренностей; поскольку договоренности являются не более, чем договоренностями (соглашениями), они могут меняться, что влечет неоднозначность применения алгоритма к себе). Некоторая модификация нормальных алгоритмов обеспечивает однозначное применение самих себя к себе. Такая формал
rdf:langString
Em ciência da computação e otimização combinatória, uma meta-heurística é um procedimento de alto nível ou heurística projetada para encontrar, gerar ou selecionar uma heurística (algoritmo de busca parcial) que pode fornecer uma solução suficientemente boa para um problema de otimização, especialmente com informações incompletas ou imperfeitas ou capacidade de computação limitada. Meta-heurística toma uma amostra de um subconjunto de soluções que, de outra forma, é muito grande para ser completamente enumerado ou explorado de outra forma. A meta-heurística pode fazer relativamente poucas suposições sobre o problema de otimização que está sendo resolvido e, portanto, pode ser usada para uma variedade de problemas.
rdf:langString
rdf:langString
الأدلة العليا
rdf:langString
Metaheurística
rdf:langString
Metaheuristik
rdf:langString
Metaheurística
rdf:langString
Métaheuristique
rdf:langString
メタヒューリスティクス
rdf:langString
메타휴리스틱
rdf:langString
Metaheuristic
rdf:langString
Metaheurystyka
rdf:langString
Meta-heurística
rdf:langString
Метаалгоритм
rdf:langString
元启发算法
rdf:langString
Метаевристика
xsd:integer
774458
xsd:integer
1115204184
rdf:langString
Fred Glover and Kenneth Sörensen
rdf:langString
Metaheuristics
rdf:langString
Metaheuristics
rdf:langString
الأدلة العليا (بالإنجليزية: Metaheuristic)، في علوم الحاسب والأمثلة الرياضية، هي اجراءات أو إرشادات عالية المستوى مصممة لإيجاد أو ابتكار أو اختيار طرق بحث خوارزمية نحصل من خلالها على حلول عالية الجودة لمسألة الأمثلة خاصة إذا كانت المعلومات غير كافية أو غير كاملة أو إذا كانت السعة الحسابية محدودة. الأدلة العليا تضع نماذج للحلول التي تكون كبيرة جدًا لاأخذ أمثلة منها وهي أيضًا (الادلة العليا) تقدم بعض الافتراضات الخاصة بمشكلة الأمثلة التي نقوم بحلها كي نستطيع إعادة استخدامها في حل العديد من المشكلات. بالمقارنة بالخوارزميات الخاصة بالأمثلة والطرق التكرارية فإن الأدلة العليا لا تضمن إيجاد أفضل حل عامة على مستوى قطاع معين من مسائل (مشكلات) الأمثلة. العديد من طرق الادلة العليا تنفذ بعض عمليات الأمثلة العشوائية حتى يكون الحل الناتج معتمدًا على المتغيرات العشوائية المولدة وبالبحث في مجموعة كبيرة من الحلول الممكنة عمليًا فإن الادلة العليا يمكنها غالبًا إيجاد حلول جيدة بمجهود حسابي أقل من الطرق التكرارية والخوارزميات ولذلك فهي (الأدلة العليا) نهج مفيد في حل مشكلات الأمثلة. وقد نشرت العديد من أوراق الاستبيان والكتب في هذا الموضوع. معظم الكتابات في الأدلة العليا هي كتابات قائمة على التجارب تصف النتائج العملية تجارب الحاسوب باستخدام الخوارزميات ولكن بعض النتائج النظرية أيضًا متاحة. وقد نشرت العديد من طرق ونظريات الأدلة العليا مع مطالبة بالتحديث وفعالية النتائج العملية ولسوء الحظ فإن معظم المنشور قليل الجودة والتجارب العملية ويتجاهل ما هو منشور في المطبوعات السابقة.
rdf:langString
Una metaheurística és un mètode heurístic per a resoldre un tipus de problema computacional general, utilitzant els paràmetres donats per l'usuari sobre uns procediments genèrics i abstractes d'una manera que s'espera eficient. Normalment, aquests procediments són heurístics. El nom combina el prefix grec "meta" ("més enllà", aquí amb el sentit de "nivell superior") i "heurístic" (de ευρισκειν, heuriskein, "trobar "). Les metaheurística generalment s'apliquen a problemes que no tenen un algorisme o heurística específica que doni una solució satisfactòria, o bé quan no és possible implementar aquest mètode òptim. La majoria de les metaheurística tenen com a objectiu els problemes d', però per descomptat, es poden aplicar a qualsevol problema que es pugui reformular en termes heurístics, per exemple en resolució d'. Les metaheurística no són la panacea i solen ser menys eficients que les heurístiques específiques, en diversos ordres de magnitud, en problemes que accepten aquest tipus d'heurístiques crues.
rdf:langString
Una metaheurística es un método heurístico para resolver un tipo de problema computacional general, usando los parámetros dados por el usuario sobre unos procedimientos genéricos y abstractos de una manera que se espera eficiente. Normalmente, estos procedimientos son heurísticos. El nombre combina el prefijo griego "meta" ("más allá", aquí con el sentido de "nivel superior") y "heurístico" (de ευρισκειν, heuriskein, "encontrar"). Las metaheurísticas generalmente se aplican a problemas que no tienen un algoritmo o heurística específica que dé una solución satisfactoria; o bien cuando no es posible implementar ese método óptimo. La mayoría de las metaheurísticas tienen como objetivo los problemas de optimización combinatoria, pero por supuesto, se pueden aplicar a cualquier problema que se pueda reformular en términos heurísticos, por ejemplo en resolución de ecuaciones booleanas. Las metaheurísticas no son la panacea y suelen ser menos eficientes que las heurísticas específicas, en varios órdenes de magnitud, en problemas que aceptan este tipo de heurísticas puras.
rdf:langString
Eine Metaheuristik (zusammengesetzt aus der Präposition meta und Heuristik, vom Verb εὑρίσκειν (heuriskein)) nennt die Informatik einen Algorithmus zur näherungsweisen Lösung von Optimierungsproblemen. Im Gegensatz zu problemspezifischen Heuristiken, die nur auf ein bestimmtes Optimierungsproblem angewendet werden können, definieren Metaheuristiken eine abstrakte Folge von Schritten, die (theoretisch) auf beliebige Problemstellungen angewandt werden können. Die einzelnen Schritte müssen allerdings wieder problemspezifisch implementiert werden. Metaheuristiken können bei solchen Problemen eingesetzt werden, für die kein anderer effizienter Lösungsalgorithmus bekannt ist, etwa bei schweren kombinatorischen Optimierungsproblemen. In der Regel ist nicht garantiert, dass eine Metaheuristik eine optimale Lösung findet. Prinzipiell können all diese Verfahren gute Lösungen berechnen, aber auch beliebig schlecht im Vergleich zu einer Optimallösung sein. Generell hängen der Erfolg und die Laufzeit metaheuristischer Verfahren entscheidend von der Definition und Implementierung der einzelnen Schritte ab. Es gibt keine Metaheuristik, die für beliebige Probleme besser ist als alle anderen (No-free-Lunch-Theoreme).
rdf:langString
In computer science and mathematical optimization, a metaheuristic is a higher-level procedure or heuristic designed to find, generate, or select a heuristic (partial search algorithm) that may provide a sufficiently good solution to an optimization problem, especially with incomplete or imperfect information or limited computation capacity. Metaheuristics sample a subset of solutions which is otherwise too large to be completely enumerated or otherwise explored. Metaheuristics may make relatively few assumptions about the optimization problem being solved and so may be usable for a variety of problems. Compared to optimization algorithms and iterative methods, metaheuristics do not guarantee that a globally optimal solution can be found on some class of problems. Many metaheuristics implement some form of stochastic optimization, so that the solution found is dependent on the set of random variables generated. In combinatorial optimization, by searching over a large set of feasible solutions, metaheuristics can often find good solutions with less computational effort than optimization algorithms, iterative methods, or simple heuristics. As such, they are useful approaches for optimization problems. Several books and survey papers have been published on the subject. Most literature on metaheuristics is experimental in nature, describing empirical results based on computer experiments with the algorithms. But some formal theoretical results are also available, often on convergence and the possibility of finding the global optimum. Many metaheuristic methods have been published with claims of novelty and practical efficacy. While the field also features high-quality research, many of the publications have been of poor quality; flaws include vagueness, lack of conceptual elaboration, poor experiments, and ignorance of previous literature.
rdf:langString
Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif. Elles se comportent comme des algorithmes de recherche, tentant d’apprendre les caractéristiques d’un problème afin d’en trouver une approximation de la meilleure solution (d'une manière proche des algorithmes d'approximation). Il existe un grand nombre de métaheuristiques différentes, allant de la simple recherche locale à des algorithmes complexes de recherche globale. Ces méthodes utilisent cependant un haut niveau d’abstraction, leur permettant d’être adaptées à une large gamme de problèmes différents.
rdf:langString
메타휴리스틱(metaheuristic)은 휴리스틱연산에서 고도의 단계가 필요한 문제이다.
rdf:langString
メタヒューリスティクスとは、組合せ最適化問題のアルゴリズムにおいて、特定の計算問題に依存しないヒューリスティクスのことである。近年では、上記の定義から拡張され、特定の問題に依存しない、汎用性の高いヒューリスティクス全般を指すこともある。そのため、組合せ最適化問題のアルゴリズムに限らず、連続最適化問題に対するアルゴリズムも含む解釈も存在する。
rdf:langString
Metaheurystyka – ogólny algorytm (heurystyka) do rozwiązywania problemów obliczeniowych. Algorytmu metaheurystycznego można używać do rozwiązywania dowolnego problemu, który można opisać za pomocą pewnych definiowanych przez ten algorytm pojęć. Najczęściej wykorzystywany jest jednak do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych.Określenie powstało z połączenia słowa „meta” („nad”, tutaj w znaczeniu „wyższego poziomu”) oraz słowa „heurystyka” (gr. heuriskein – szukać), co wynika z faktu, że algorytmy tego typu nie rozwiązują bezpośrednio żadnego problemu,a jedynie podają sposób na utworzenie odpowiedniego algorytmu. Termin „metaheurystyka” po raz pierwszy został użyty przez Freda Glovera w 1986 roku.
rdf:langString
Em ciência da computação e otimização combinatória, uma meta-heurística é um procedimento de alto nível ou heurística projetada para encontrar, gerar ou selecionar uma heurística (algoritmo de busca parcial) que pode fornecer uma solução suficientemente boa para um problema de otimização, especialmente com informações incompletas ou imperfeitas ou capacidade de computação limitada. Meta-heurística toma uma amostra de um subconjunto de soluções que, de outra forma, é muito grande para ser completamente enumerado ou explorado de outra forma. A meta-heurística pode fazer relativamente poucas suposições sobre o problema de otimização que está sendo resolvido e, portanto, pode ser usada para uma variedade de problemas. Meta-heurísticas são geralmente aplicadas a problemas para os quais não se conhece algoritmo eficiente (como os problemas NP-completos). Utilizam combinação de escolhas aleatórias e conhecimento histórico dos resultados anteriores adquiridos pelo método para se guiarem e realizar suas buscas pelo espaço de pesquisa em vizinhanças dentro do espaço de pesquisa, o que evita paradas prematuras em ótimos locais.
rdf:langString
Метаеври́стика — досить невдала назва для опису великого підрозділу, в дійсності основного, в стохастичній оптимізації (stochastic optimization). Стохастична оптимізація є великим класом алгоритмів і методів, які так чи інакше використовують випадковість для пошуку оптимального (або досяжного оптимального) рішення складних завдань. Метаевристики — найзагальніші алгоритми з цього класу і застосовуються для вирішення широкого спектра завдань.
rdf:langString
Мета-алгоритм это обобщение понятия алгоритма. Классические формализации понятия алгоритма (например, нормальные алгоритмы) не в полной мере обеспечивают надлежащую формализацию интуитивного понятия алгоритма. Нормальные алгоритмы, например, не обеспечивают однозначное применение нормального алгоритма к себе (так как для применения алгоритма к схеме алгоритма требуется преобразование схемы алгоритма в некоторое слово в используемом алфавите, которое может быть осуществлено лишь «вручную», на основе некоторых договоренностей; поскольку договоренности являются не более, чем договоренностями (соглашениями), они могут меняться, что влечет неоднозначность применения алгоритма к себе). Некоторая модификация нормальных алгоритмов обеспечивает однозначное применение самих себя к себе. Такая формализация понятия алгоритма считается определением мета-алгоритма.
rdf:langString
元啟發算法（英文：metaheuristic）, 又稱 萬能啟發式演算法、萬用啟發式演算法。在计算机科学和数学优化中，元启发是一种高级的程序或启发式算法，专门用于搜索、生成或选取一个启发式结果（局部搜索算法），该结果可以为一个最优化问题提供足够好的求解，尤其适用于信息不完备或者计算能力受限时的最优化问题。
xsd:nonNegativeInteger
26555
