Heuristics find “good” solutions on

Heuristics find “good” solutions on large-size problem instances. They allow to
obtain acceptable performance at acceptable costs in a wide range of problems. In
general, heuristics do not have an approximation guarantee on the obtained solutions.
They may be classified into two families: specific heuristics and metaheuristics. Specific
heuristics are tailored and designed to solve a specific problem and/or instance.
Metaheuristics are general-purpose algorithms that can be applied to solve almost any
optimization problem. They may be viewed as upper level general methodologies that
can be used as a guiding strategy in designing underlying heuristics to solve specific
optimization problems

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รุกหาโซลูชั่น "ดี" ในกรณีที่ปัญหาขนาดใหญ่ พวกเขาอนุญาตให้ได้รับการยอมรับประสิทธิภาพในราคาที่ยอมรับในปัญหาหลากหลาย ในทั่วไป รุกไม่มีการรับประกันในการแก้ปัญหาที่ได้รับประมาณนี้พวกเขาแบ่งเป็นสองครอบครัว: วิเคราะห์พฤติกรรมที่เฉพาะเจาะจงและ metaheuristics เฉพาะรุกปรับแต่ง และออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงหรืออินสแตนซ์Metaheuristics เป็นอัลกอริทึมที่ใช้งานทั่วไปที่สามารถใช้ในการแก้ไขเกือบปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ พวกเขาอาจจะดูเป็นวิธีทั่วไประดับบนที่สามารถใช้เป็นกลยุทธ์แนวทางในการออกแบบพื้นฐานรุกแก้เฉพาะปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Heuristics หาทางแก้ปัญหา "ดี" ในกรณีปัญหาขนาดใหญ่ พวกเขาอนุญาตให้มีการ
ได้รับการยอมรับที่ค่าใช้จ่ายที่ยอมรับในความหลากหลายของปัญหา ใน
ทั่วไป, การวิเคราะห์พฤติกรรมไม่ได้มีการรับประกันการประมาณในการแก้ปัญหาที่ได้รับ.
พวกเขาอาจจะแบ่งออกเป็นสองครอบครัว: การวิเคราะห์พฤติกรรมที่เฉพาะเจาะจงและ metaheuristics โดยเฉพาะ
การวิเคราะห์พฤติกรรมได้รับการตกแต่งและออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงและ / หรืออินสแตนซ์.
Metaheuristics เป็นอัลกอริทึมวัตถุประสงค์ทั่วไปที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการแก้เกือบทุก
ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ พวกเขาอาจจะมองว่าเป็นวิธีการทั่วไประดับบนที่
สามารถนำมาใช้เป็นกลยุทธ์แนวทางในการออกแบบการวิเคราะห์พฤติกรรมพื้นฐานที่เฉพาะเจาะจงในการแก้
ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ช่วยค้นหาพบ " โซลูชั่นที่ดี " ในกรณีปัญหาขนาดใหญ่ พวกเขาให้ได้รับการยอมรับในประสิทธิภาพการยอมรับค่าใช้จ่ายในช่วงกว้างของปัญหา ในทั่วไป , ฮิวริสติกไม่ได้มีการรับประกันที่ได้รับการแก้ไขพวกเขาอาจจะแบ่งเป็นสองครอบครัว : การวิเคราะห์พฤติกรรมที่เฉพาะเจาะจงและเมตาฮิวริ ิก . ที่เฉพาะเจาะจงการวิเคราะห์พฤติกรรมที่เหมาะและออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาที่เฉพาะเจาะจง และ / หรือ อินสแตนซ์เมตาฮิวริ ิกมีขั้นตอนวิธีเอนกประสงค์ที่สามารถใช้เพื่อแก้เกือบใด ๆปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ พวกเขาอาจถูกมองว่าเป็นวิธีการที่ระดับบนทั่วไปสามารถใช้เป็นแนวทางกลยุทธ์ในการออกแบบต้นแบบฮิวริสติกเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ