自然启发的元启发式算法：成功与新挑战
最优化与控制
2012-11-29 v1 神经与进化计算
摘要
尽管元启发式算法日益流行，但许多至关重要的问题仍未得到解答。有两个重要问题：理论框架以及理论与应用之间的差距。目前，元启发式算法的实践在某种程度上仍像启发式本身一样，依靠试错法。数学分析远远落后，除了少数关于收敛性分析和稳定性的有限研究外，尚无分析元启发式算法的理论框架。我相信，利用马尔可夫链和动力系统的数学与统计方法在未来的工作中将非常有用。毫无疑问，任何理论进展都将为元启发式算法提供巨大的潜在洞察力。
引用
@article{arxiv.1211.6658,
title = {Nature-Inspired Mateheuristic Algorithms: Success and New Challenges},
author = {Xin-She Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.6658},
year = {2012}
}
备注
6 pages