휴리스틱 알고리즘 예제

H3는 섹션 6.3.3의 끝에 설명된 [Min89]에서 탐욕스러운 알고리즘의 수정이다. 우리는 수식에 의해 정의 된 수량 Δe (u)를 사용하여 네트워크에서 제거 할 링크 e′를 식별하지만, 우리는 실제로 링크 e′의 부하를 복원하는 동안 함께 이동하지 제거 된 링크를 사용하는 흐름을 다시 라우팅, 하지만 이러한 흐름을 복원하여 가장 짧은 (가장 저렴한) 경로에 개별적으로. 따라서, 흐름 시프트를 수행한 후의 실제 이득은 수식(6.3.4)에 의해 주어진 quatity Θe′(u)에 링크 e′, 즉 삭제함으로써 달성 가능한 최대 개선과 동일하다. 다음 섹션에서 제시된 수치 연구에서는 H3의 두 가지 변형을 고려했습니다. 첫 번째, H3F라고, 링크는 임의의 순서로 스캔하고 긍정적 인 게인 Δe′(u)와 첫 번째 링크 e′ 제거됩니다. H3B라고 하는 H3F의 수정은 모든 링크가 체크(Δe(u)를 사용함)이고 가장 큰(최고) Δe′(u)가 제거될 때 얻어진다. 우리는 이 큰 네트워크에 매우 시간이 걸릴 것 같은 Θe′(u)를 사용 하 여 삭제에 대 한 링크를 테스트 고려 하지 않습니다. 추론 알고리즘의 목적은 엄지 손가락 접근 방식을 적용하여 당면 한 문제를 해결하기에 충분한 합리적인 시간 프레임에서 솔루션을 생성하는 것입니다. 발견된 솔루션이 주어진 문제에 대해 가장 정확하거나 최적의 솔루션이 될 것이라는 보장은 없습니다. 대부분의 경우 솔루션을 « 충분히 좋은 »으로 참조합니다.

치킨풋의 새로운 측면 중 하나는 키워드 패턴을 사용하여 « 검색 버튼 »과 « 주소 텍스트 상자 »와 같은 페이지 요소를 식별하는 것입니다. 추론 알고리즘은 키워드 패턴을 웹 페이지 구성 요소로 확인합니다. 이름과 웹 페이지가 주어지면 알고리즘의 출력은 다음 중 하나입니다: (1) 해당 이름과 가장 일치하는 페이지의 구성 요소, (2) 두 개 이상의 구성 요소가 동등하게 양호한 것으로 간주되는 경우 모호한 일치 항목, 또는 (3) 적절한 일치항목을 찾을 수 없는 경우 일치하지 않음) 휴리스틱 알고리즘의 가장 일반적인 용도 중 하나는 검색 및 정렬입니다. 검색이 실행되면 작업 매개 변수를 조정하여 검색 함수의 중요한 특성인 속도를 최적화합니다. 이 알고리즘은 이미 찾은 솔루션보다 더 나쁜 경우 현재 가능성을 폐기합니다.10 추론 방법의 일부 형태는 최상의 검색 알고리즘과 같은 검색에 해로울 수 있습니다. 목표에 가까운 검색 결과를 취하고 최적의 검색 결과로 이어질 수 없을 때에도 새 경로를 따릅니다.11 이 알고리즘은 선택 프로로 인해 더 나은 단계가 제외될 가능성을 고려하지 않는다는 점에서 휴리스틱합니다. 세금.

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