En fait une heuristique en général, c'est tout moyen qui permet d'obtenir une solution meilleure qu'une solution aléatoire. Dans le cas de la recherche de plus court chemin par exemple, tu vas te dire que c'est plus malin de chercher un chemin dans la bonne direction que dans la direction opposée au point que tu veux atteindre.
Une "méthode heuristique" c'est souvent un synonyme de méthode incomplète : méthode qui ne garantit pas de trouver la solution, ou la solution optimale, mais qui on espère devrait trouver une bonne solution.
Dans le cas d'une méthode complète, typiquement l'heuristique a pour but de diminuer le temps de calcul dans les cas qui nous intéresse en faisant des meilleurs choix en différents points de l'algorithme, ou de trouver des bonnes solutions admissibles initiales pour amorcer l'algorithme, dans le cas de l'optimisation.
Et puis t'as les métaheuristiques, qui sont des méthodes souvent incomplètes qui sont génériques : on peut les adapter pour n'importe quel problèmes d'optimisation combinatoires, entre autres, et qui utilisent des opérateurs qu'on pourrait qualifier d'heuristiques, croisement, mutation pour les algos génétiques par exemple.
[^] # Re: Note aux modos
Posté par thoasm . En réponse au journal Quelques nouvelles de LaTeXila, et réflexions sur le développement d'IDE en GTK. Évalué à 4.
Une "méthode heuristique" c'est souvent un synonyme de méthode incomplète : méthode qui ne garantit pas de trouver la solution, ou la solution optimale, mais qui on espère devrait trouver une bonne solution.
Dans le cas d'une méthode complète, typiquement l'heuristique a pour but de diminuer le temps de calcul dans les cas qui nous intéresse en faisant des meilleurs choix en différents points de l'algorithme, ou de trouver des bonnes solutions admissibles initiales pour amorcer l'algorithme, dans le cas de l'optimisation.
Et puis t'as les métaheuristiques, qui sont des méthodes souvent incomplètes qui sont génériques : on peut les adapter pour n'importe quel problèmes d'optimisation combinatoires, entre autres, et qui utilisent des opérateurs qu'on pourrait qualifier d'heuristiques, croisement, mutation pour les algos génétiques par exemple.