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2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019

 


启发式方法(试探法)是一种帮你寻求答案的技术,但它给出的答案是具有偶然性的(subject to chance),因为启发式方法仅仅告诉你该如何去找,而没有告诉你要找什么。它并不告诉你该如何直接从A 点到达B 点,它甚至可能连A点和B点在哪里都不知道。实际上,启发式方法是穿着小丑儿外套的算法:它的结果不太好预测,也更有趣,但不会给你什么30 天无效退款的保证。

驾驶汽车到达某人的家,写成算法是这样的:沿167 号高速公路往南行至Puyallup;从South Hill Mall 出口出来后往山上开4.5 英里;在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转,接着在第一个路口左转;从左边褐色大房子的车道进去,就是North Cedar 路714 号。 
用启发式方法来描述则可能是这样:找出上一次我们寄给你的信,照着信上面的寄出地址开车到这个镇;到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的;如果你找不到人,那就找个公共电话亭给我们打电话,我们会出来接你。

算法和启发式方法之间的差别很微妙,两个术语的意思也有一些重叠。就本书的目的而言,它们之间的差别就在于其距离最终解决办法的间接程度:算法直接给你解决问题的指导,而启发式方法则告诉你该如何发现这些指导信息,或者至少到哪里去寻找它们。

从上面的启发式算法的解释可以看出,启发式算法的难点是建立符合实际问题的一系列启发式规则。启发式算法的优点在于它比盲目型的搜索法要高效,一个经过仔细设计的启发函数,往往在很快的时间内就可得到一个搜索问题的最优解,对于NP问题,亦可在多项式时间内得到一个较优解。

 

 

https://blog.csdn.net/gao1440156051/article/details/44564785

http://www.jmfq.cn/news/4953709.html

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