貪婪式演算法 (Greedy Algorithm) 的簡介與實作
最佳化方法簡介歷史確定性搜尋基本搜尋法逐漸深入法α-β 修剪A* 搜尋法隨機搜尋單粒子隨機搜尋貪婪演算法爬山演算法模擬退火法禁忌搜尋法多粒子隨機搜尋演化策略鳥群演算法蟻群演算法蜂群演算法程式實作基本搜尋法爬山演算法基因演算法鳥群演算法訊息相關網站參考文獻最新修改簡體版English |
貪婪式演算法的原理Greedy Algorithm 是一種尋找最佳解的方法,其尋找方法為從某一起點開始,不斷的改進該解答,(尋找周圍的更佳解,然後移到該更佳解上),直到無法改進為止,以下是一個抽象的貪婪演算法。
貪婪式演算法的範例範例一 : 如何找出二次曲線 y=f(x) 的最低點 演算法
Java 版程式 — GreedyAlgorithm.java 範例二 : 如何利用 Greedy Algorithm 做排序.
結語以上所舉的僅僅是貪婪演算法的一些範例而已,貪婪演算法機乎可以解決大部份的最佳化問題,包含最小擴展樹 (Minimal Spanning Tree)、最大網路流、解平方根、解聯立方程式、解決機器學習問題,類神經網路的改良等等,都是其應用範圍。 |
page revision: 7, last edited: 11 Sep 2010 00:33
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