贪心算法得出来的一定是最优解吗

是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部 最优解. 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关.

贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优解.每一步只考虑一个数据,他的选取应该满足局部优化的条件.若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时,就不把该数据添加到部分解中,直到把所有数据枚举完,或者不能再添加算法停止.

1.建立数学模型来描述问题. 2.把求解的问题分成若干个子问题. 3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解. 4.把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解.

贪心法又称贪婪算法,是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解.贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解. 动态规划是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的数学方法,是对解最优化问题的一种途径.一种方法,而不是一种特殊算法.动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题,但是一些与时间无关的静态规划,如线性规划.非线性规划,只要人为地

算法的6种设计方法有分治与递归算法.散列与凝聚算法.贪心算法.动态规划算法.回溯算法和分支限界算法.在每一章的开头,都先对相应的典型算法的基本思路进行详细.清晰的阐述,然后通过多种实际问题的求解,对该典型算法的设计方法作进一步的剖析.第8章对NP完全问题的基本理论进行讨论,并介绍了求解NP困难问题的近似算法和概率算法. <算法设计方法>一书介绍了算法描述和算法分析的基本方法,详细介绍了各种典型算法的基本设计思路.算法是计算机科学的核心内容之一,也是应用电子计算机求解实际问题的基础.对复杂的实际

递归和递推.递归和递推是学习算法设计的第一步.递归算法是把大问题分解成相对较小的问题的过程,而递推就是从小问题逐步推导出大问题的过程:搜索.枚举及优化剪枝.搜索在所有算法中既是最简单也是最复杂的算法:动态规划(简称DP).动态规划的特点是能够把很复杂的问题分解成一个个阶段来处理的递推方法:贪心.贪心算法是所谓的"只顾眼前利益"的算法:分治.构造等.分治就是把问题分成若干子问题,然后"分而治之":构造是指按照一定的规则产生解决问题的方法.

1.神经网络算法: 人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的.它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理.分布式信息存储.良好的自组织自学习能力等特点. 2.BP神经网络算法: 又称为误差反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法.理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力. 3.小波变换: 一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的"时间-频

粒子群算法,也称粒子群优化算法,是近年来发展起来的一种新的进化算法,粒子群算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质: 但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉和变异操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优,这种算法以其实现容易.精度高.收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性,粒子群算法是一种并行算法.

蚁群算法应用于其他组合优化问题,如旅行商问题,指派问题,车辆路由问题,图着色问题和网络路由问题等. 蚁群算法具有以下几个特点: 1.采用正反馈机制,使得搜索过程不断收敛,最终逼近最优解. 2.每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境,且每个个体能够感知周围环境的实时变化,个体间通过环境进行间接地通讯. 3.搜索过程采用分布式计算方式,多个个体同时进行并行计算,大大提高了算法的计算能力和运行效率. 4.启发式的概率搜索方式不容易陷入局部最优,易于寻找到全局最优解.