优化算法不依赖于初始解决方案

Question

我知道一些优化算法，例如爬山，模拟退火，遗传算法。

我提到的所有三个都取决于最初的解决方案，即初始解决方案可能对最终最优解决方案的质量产生很大影响。

我想知道是否有任何优化算法不依赖于初始解决方案，至少没有这三种优化算法。

感谢。

Answer 1

您可以在列表中添加蚁群优化。它使用蚂蚁和信息素的波浪和轮盘赌模拟来改善解决方案。但输入也是一个初始解决方案。

Answer 2

您所指的算法是元启发式算法。它们在“元”级别上工作，即在其他启发式的基础上。也就是说，他们试图通过系统化程序以迭代的方式“改进” - “优化”由其他一些启发式方法产生的解决方案。所以他们至少需要一个初步的解决方案。其中一些是基于人口的，因此需要不止一种解决方案。

一个非常重要的修正： “最初的解决方案可能会对最终最优解决方案的质量产生很大影响”

元启发式的关键成功因素之一是它对初始解决方案质量不敏感。

但是，这不是那种问题的地方。我使用or-exchange代替