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.

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  • 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.
  • 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. Metaheuristics may make few assumptions about the optimization problem being solved, and so they 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. 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. 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. 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.
  • 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 de optimització combinatòria, però per descomptat, es poden aplicar a qualsevol problema que es pugui reformular en termes heurístics, per exemple en resolució de equacions booleanes.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 de heurístiques crues.
  • 메타 휴리스틱은 휴리스틱연산에서 고도의 단계가 필요한 문제이다.
  • 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).
  • Metaheurystyka - ogólny algorytm (heurystyka) do rozwiązywania problemów obliczeniowych. Algorytm metaheurystyczny można używać do rozwiązywania dowolnego problemu, który można opisać za pomocą pewnych definiowaych 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.
  • Uma meta-heurística é um método heurístico para resolver de forma genérica problemas de otimização (normalmente da área de otimização combinatória).Metaheurísticas são geralmente aplicadas a problemas que não se conhece algoritmo eficiente (veja 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.
  • 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.
  • 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 crudas.
  • メタヒューリスティクスとはアルゴリズムに対する言葉で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。
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  • 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.
  • 메타 휴리스틱은 휴리스틱연산에서 고도의 단계가 필요한 문제이다.
  • Uma meta-heurística é um método heurístico para resolver de forma genérica problemas de otimização (normalmente da área de otimização combinatória).Metaheurísticas são geralmente aplicadas a problemas que não se conhece algoritmo eficiente (veja 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.
  • メタヒューリスティクスとはアルゴリズムに対する言葉で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。
  • 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.
  • Metaheurystyka - ogólny algorytm (heurystyka) do rozwiązywania problemów obliczeniowych. Algorytm metaheurystyczny można używać do rozwiązywania dowolnego problemu, który można opisać za pomocą pewnych definiowaych 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.
  • 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.
  • Мета-алгоритм это обобщение понятия алгоритма. Классические формализации понятия алгоритма (например, нормальные алгоритмы) не в полной мере обеспечивают надлежащую формализацию интуитивного понятия алгоритма.
  • 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.
  • 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.
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  • Метаалгоритм
  • メタヒューリスティクス
  • 메타 휴리스틱
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