• 最佳化方法
  • 確定性搜尋策略
    • 基本搜尋法 — (DFS) Depth First Search,(BFS) Breath First Search,(Best-FS) Best First Search。
    • 逐漸深入搜尋法 — Iterative Deepening Search。
    • Alpha-Beta 修剪式搜尋法 — 電腦下棋的修剪式搜尋法。
    • A* 搜尋法 — 很強大的搜尋法,常被用在電腦遊戲的搜尋用途上。
  • 單粒子隨機搜尋 — 區域搜尋法 (Local Search)
    • 貪婪演算法 — Greedy Algorithm, 每次都將看來最好的解加入,直到形成完整的解為止。
    • 爬山演算法 — Hill Climbing Algorithm, 每次都向附近較好的點走去,直到無法改進為止。
      • 程式實作:以爬山演算法求解平方根問題 (採用 C# 實作)
    • 模擬退火法 — Simulated Annealing, 模擬高溫煉鐵時的最佳化方法,是爬山演算法的一種變形。
    • 禁忌搜尋法 — Tabu Search, 利用禁忌串列以防止爬山演算法重複走過的路,或者走回頭路。
    • 程式實作:通用性的爬山演算法程式架構 (採用 C# 實作) — 包含貪婪、爬山、模擬退火等實作。
    • 程式實作:單粒子最佳化方法之比較性研究 — 包含貪婪、爬山、模擬退火等方法的比較。
  • 多粒子隨機搜尋 — 群體最佳化 (Swarm Optimization)
    • 單形搜尋法 — Nelder-Mead Method
    • 遺傳演算法 — Genetic Algorithm, 模仿兩性生殖的演化,使用交配、突變等機制,不斷改進群體的方法。
      • 程式實作:遺傳演算法 (採用 Java 實作)
      • 程式實作:遺傳演算法 (採用 C# 實作)
    • 演化策略 — Evolutionary Strategy, 類似遺傳演算法,但是沒有使用交配機制。
    • 粒子群演算法 — (Particle Swarm Optimization) 模仿鳥群的覓食行為所設計出的演算法。
    • 蟻群演算法 — (Ant Colony Optimization) ,模仿螞蟻的覓食行為所設計出的演算法。
    • 蜂群演算法 — (Bees Algorithm) ,模仿蜜蜂的覓食行為所設計出的演算法。

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