In computer science and mathematica

In computer science and mathematical optimization, a metaheuristic is a higher-level procedure or heuristic designed to find, generate, or select a lower-level procedure or 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.[1] Metaheuristics may make few assumptions about the optimization problem being solved, and so they may be usable for a variety of problems.[2]

Compared to optimization algorithms and iterative methods, metaheuristics do not guarantee that a globally optimal solution can be found on some class of problems.[2] Many metaheuristics implement some form of stochastic optimization, so that the solution found is dependent on the set of random variables generated.[1] By searching over a large set of feasible solutions, metaheuristics can often find good solutions with less computational effort than algorithms, iterative methods, or simple heuristics.[2] As such, they are useful approaches for optimization problems.[1] Several books and survey papers have been published on the subject.[1][2][3][4][5]

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.[2] Enormously many metaheuristic methods have been published with claims of novelty and practical efficacy. Unfortunately, many of the publications have been of poor quality; flaws include vagueness, lack of conceptual elaboration, poor experiments, and ignorance of previous literature. The field also features high-quality research.[6]

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในวิทยาการคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์เพิ่มประสิทธิภาพ การ metaheuristic ได้กระบวนงานสูงกว่าหรือ heuristic ที่ออกแบบมาเพื่อค้นหา สร้าง หรือเลือกกระบวนการระดับหรือ heuristic (อัลกอริทึมค้นหาบางส่วน) ที่อาจมีการแก้ไขปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ หรือไม่สมบูรณ์หรือกำลังคำนวณจำกัดพอดี[1] Metaheuristics อาจทำให้บางสมมติฐานเกี่ยวกับการแก้ปัญหาปรับ และดังนั้น พวกเขาอาจจะใช้สำหรับปัญหา[2]เปรียบเทียบการปรับอัลกอริทึมและวิธีซ้ำ metaheuristics รับประกันว่า สามารถพบการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดทั่วโลกในบางชั้นของปัญหา[2] metaheuristics ในนำรูปแบบของสโทแคสติก ที่พบจะขึ้นอยู่กับชุดของตัวแปรสุ่มที่สร้างขึ้น[1] โดยค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่เป็นไปได้ชุดใหญ่ metaheuristics สามารถมักจะค้นหาคำตอบที่ดี ด้วยความพยายามคำนวณน้อยกว่าอัลกอริทึม วิธีซ้ำ หรือลองผิดลองถูกเรื่อง[2] เช่น จะวิธีประโยชน์ปัญหาเพิ่มประสิทธิภาพ[1] หนังสือและเอกสารแบบสำรวจหลายได้ถูกเผยแพร่ในเรื่อง[1][2][3][4][5]วรรณคดีส่วนใหญ่บน metaheuristics ทดลองในธรรมชาติ ผลลัพธ์รวมตามคอมพิวเตอร์ทดลองกับอัลกอริทึมอธิบายได้ แต่ผลลัพธ์บางอย่างทฤษฎีทางมียัง มักจะบรรจบกันและเป็นไปได้ของการค้นหามีประสิทธิภาพสูงสุดทั่วโลก[2] วิธี metaheuristic ไปหลายได้รับการเผยแพร่กับสิทธิเรียกร้องของนวัตกรรมและประสิทธิภาพการปฏิบัติ อับ หลายสิ่งพิมพ์ที่มีคุณภาพไม่ดี ข้อบกพร่องรวม vagueness ขาดทุก ๆ แนวคิด การทดลองไม่ดี และไม่รู้วรรณกรรมก่อนหน้านี้ ฟิลด์แห่งวิจัยคุณภาพสูง[6]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ที่เหมาะสม , เมตาฮิวริ ิกเป็นขั้นตอนที่ออกแบบมาเพื่อหาระดับ หรือช่วยสร้างหรือเลือกลดระดับกระบวนการหรือฮิวริสติก ( ขั้นตอนวิธีการค้นหาบางส่วน ) ที่อาจให้บริการโซลูชั่นที่ดีพอที่จะเป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพโดยเฉพาะกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่สมบูรณ์ หรือ การผลิตคอมพิวเตอร์จำกัด[ 1 ] เมตาฮิวริ ิกอาจทำให้สมมติฐานไม่กี่เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพการแก้ไขปัญหา และเพื่อให้พวกเขาสามารถใช้ได้สำหรับความหลากหลายของปัญหา [ 2 ]

เทียบกับขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพและวิธีการวิเคราะห์เมตาฮิวริ ิก , ไม่สามารถรับประกันได้ว่าโซลูชั่นที่ดีที่สุดทั่วโลกสามารถพบได้ในบางระดับของปัญหา . [ 2 ] หลายใช้เมตาฮิวริ ิกบางรูปแบบของ Stochastic optimization ,ดังนั้นการแก้ปัญหาที่พบจะขึ้นอยู่กับชุดของตัวแปรสุ่มที่สร้างขึ้น [ 1 ] โดยการค้นหาผ่านชุดใหญ่ของความเป็นไปได้โซลูชั่นเมตาฮิวริ ิกมักจะสามารถหาโซลูชั่นที่ดีกับความพยายามในการคำนวณน้อยกว่าวิธีฮิวริสติกอัลกอริทึม ซ้ำ หรือ ง่าย ๆ [ 2 ] เช่น พวกเขาเป็นวิธีที่เป็นประโยชน์สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ[ 1 ] หนังสือหลายเล่มและสำรวจเอกสารได้รับการตีพิมพ์ในเรื่อง [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]

ส่วนใหญ่วรรณกรรมทางเมตาฮิวริ ิกแบบในธรรมชาติ การอธิบายเชิงประจักษ์ ผลจากการทดลองด้วยคอมพิวเตอร์อัลกอริทึม แต่ผลทฤษฎีบางอย่างเป็นทางการนอกจากนี้ยังมีมักจะเกี่ยวกับการลู่เข้าและความเป็นไปได้ในการหาบริษัทที่เหมาะสม