一殊酒
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【软考】10.2 贪心法/回溯法/数据挖掘/智能优化

《贪心法》

  • 适用于局部最优解
    【软考】10.2 贪心法/回溯法/数据挖掘/智能优化_第1张图片
  • 典型应用：背包问题
  • 最有可能得到全局最优解：最大单位重量价值 ——> 重量 / 价值
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《回溯法》

  • 系统地搜索一个问题的所有解或者任一解
  • 深度优先，从根节点出发
  • 适用于解决迷宫类的问题
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  • 0-1背包算法的时间复杂度：O（nW）
  • 归并排序算法的时间复杂度：O（nlgn）
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    【软考】10.2 贪心法/回溯法/数据挖掘/智能优化_第5张图片

《分支限界法》

  • 广度优先搜索
  • 求出满足条件的一个解；使函数值达到极大或极小的解——> 最优解
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《概率算法》

  • 违反了算法的特性
  • 适用于一个问题没有有效的确定性算法可以在一个合理的时间内给出算法，但是该问题能接受小概率错误
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《近似算法》

  • 用近似最优解代替最优解
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《智能/数据挖掘算法》

  • 功能
  • 分类
  • 回归
  • 关联规则
  • 聚类
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    【软考】10.2 贪心法/回溯法/数据挖掘/智能优化_第10张图片

《智能优化算法》

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【软考】10.2 贪心法/回溯法/数据挖掘/智能优化_第12张图片

  • 粒子群优化算法（飞鸟觅食算法）
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