الگوریتم های HEURISTIC

الگوریتم‌های ابتکاری (heuristic algorithm) در یادگیری ماشین، الگوریتمهایی هستند که برای حل مسائل بهینه سازی استفاده می شوند. این الگوریتم ها، راه حل هایی را در زمان کوتاهی پیدا می کنند که ممکن است بهینه ترین راه حل نباشد، اما معمولاً بسیار نزدیک به آن است.

این الگوریتمها، بر اساس دانش و تجربه انسان از حل مسائل بهینه سازی، طراحی شده اند و معمولاً از یک سری قوانین ساده پیروی می کنند که به آنها کمک می کند تا به سرعت به یک راه حل نزدیک بهینه برسند.

الگوریتمهای ابتکاری، معمولاً در چهار مرحله زیر کار می کنند:

1. ایجاد یک راه حل اولیه: در این مرحله، یک راه حل اولیه برای مسئله بهینه سازی ایجاد می شود. این راه حل، معمولاً به صورت تصادفی ایجاد می شود.
2. بهبود راه حل: در این مرحله، راه حل اولیه بهبود داده می شود تا بهینه تر شود. این بهبود، معمولاً با استفاده از یک سری قوانین ساده انجام می شود.
3. مقایسه راه حل ها: در این مرحله، راه حل های مختلف با یکدیگر مقایسه می شوند تا بهترین راه حل انتخاب شود.
4. پایان: اگر راه حلی پیدا شد که بهینه باشد، الگوریتم متوقف می شود. در غیر این صورت، الگوریتم به مرحله بهبود راه حل باز می گردد.

 برخی از انواع رایج الگوریتمهای ابتکاری عبارتند از:

• الگوریتم های جستجو: این الگوریتم ها، با جستجو در فضای راه حل، به دنبال یک راه حل بهینه هستند.
• الگوریتم های ژنتیک: این الگوریتم ها، از الگوریتم انتخاب طبیعی برای بهبود راه حل ها استفاده می کنند.
• الگوریتم های جستجوی تصادفی: این الگوریتم ها، راه حل ها را به صورت تصادفی ایجاد می کنند و سپس آنها را بهبود می دهند.

• سرعت بالا: الگوریتم های ابتکاری، معمولاً بسیار سریع هستند و می توانند در زمان کوتاهی به یک راه حل نزدیک بهینه برسند.
• قابلیت استفاده در مسائل پیچیده: الگوریتم های ابتکاری، می توانند در مسائل پیچیده ای که حل آنها با استفاده از الگوریتمهای کلاسیک دشوار است، استفاده شوند.

• عدم تضمین بهینه بودن: الگوریتم های ابتکاری، تضمین نمی کنند که راه حلی که پیدا می کنند، بهینه ترین راه حل باشد.
• وابستگی به داده ها: عملکرد الگوریتم های ابتکاری، به داده های ورودی وابسته است.