szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
heuristic algorithm (tsz. heuristic algorithms)
- (informatika, mesterséges intelligencia) A heurisztikus algoritmus olyan problémamegoldó eljárás, amely nem garantálja az optimális megoldást, viszont gyorsan képes elfogadhatóan jó megoldást találni. A „heurisztikus” szó a görög heuriskein („felfedezni”) szóból ered, és olyan módszerekre utal, amelyek tapasztalaton, intuíciókon, vagy ökölszabályokon alapulnak.
Miért van szükség heurisztikákra?
Számos NP-nehéz probléma – például a utazó ügynök probléma (TSP), hátizsák probléma, vagy gráfszínezés – olyan nagy megoldási teret jelent, hogy exakt algoritmusokkal (pl. teljes keresés, dinamikus programozás) nem lehet hatékonyan kezelni őket nagyobb méret esetén.
A heurisztikák célja tehát:
- Időigény csökkentése
- Elfogadható minőségű megoldás megtalálása
- Skálázhatóság biztosítása
Heurisztikus algoritmus jellemzői
- Nem garantálják az optimális megoldást
- Gyorsabban működnek, mint az egzakt algoritmusok
- Specifikus tudást használhatnak az adott problémáról
- Paraméterezhetők, finomhangolhatók
Heurisztikák típusai
1. Konstruktív heurisztikák
Lépésenként építik fel a megoldást egy üres kezdőállapotból. Például:
- Legkisebb költségű él kiválasztása a gráfépítésben
- Legnagyobb érték/súly arányú tárgy választása a hátizsák problémában
2. Fejlesztő heurisztikák (improvement heuristics)
Egy kezdeti megoldást folyamatosan javítanak, például:
- Hill climbing – mindig a legjobb szomszédos állapotba lép
- Simulated Annealing – idővel csökkenő valószínűséggel elfogad rosszabb megoldásokat is
- Tabu search – tiltott listákkal kerüli a ciklikusságot
Általános megközelítések, amelyeket különféle problémákhoz lehet alkalmazni:
- Genetikus algoritmusok
- Hangya kolónia optimalizálás
- Részecske raj optimalizálás
- Differenciális evolúció
Példák heurisztikus megközelítésekre
🧳 Hátizsák probléma
- Konstruktív heurisztika: érték/súly arány szerint rendezzük a tárgyakat és így rakjuk be őket.
- Nem garantált, hogy optimális, de gyors.
🚚 Szállítási feladat
- Heurisztikák, mint a North-West Corner Rule, Least Cost Method, Vogel Approximation Method gyorsan adnak kezdő megoldásokat.
🕸️ Gráfproblémák
- Pl. Minimális lefedő fa keresésében egy Greedy heurisztika (Kruskal vagy Prim algoritmus) optimális, de ez kivétel, nem szabály.
📦 Szállítás optimalizálása
- Genetikus algoritmusokkal vagy Simulated Annealinggel közel optimális megoldás található elosztóhálózat tervezésére.
Előnyök és hátrányok
✅ Előnyök
- Nagy méretű problémák esetén is alkalmazható
- Rugalmas, testreszabható
- Jellemzően könnyen implementálható
❌ Hátrányok
- Nincs garancia az optimális eredményre
- Eredmény minősége érzékeny lehet a kezdeti feltételekre
- Paraméterhangolás szükséges
Heurisztikák és mesterséges intelligencia
A heurisztikus keresések (pl. A* algoritmus) kulcsszerepet játszanak az AI-ban is. Ezek az algoritmusok becslőfüggvények (heurisztikus értékek) segítségével irányítják a keresést a cél felé.
Például:
- A* algoritmus:
f(n) = g(n) + h(n)
g(n): eddig megtett út költségeh(n): becsült költség a célig
Heurisztikus algoritmusok jövője
- Önmagukat tanító heurisztikák (meta-tanulás)
- Deep learning és reinforcement learning kombinációja heurisztikus szerepben
- Automatikus paraméterhangolás optimalizálásra
Összefoglalás
A heurisztikus algoritmus egy rugalmas, gyors és gyakran hatékony eszköz a nehéz problémák kezelésére, ahol az optimális megoldás túl drága lenne idő vagy számítási erőforrás szempontjából. Bár nem mindig ad tökéletes megoldást, az esetek többségében jó közelítésre képes, különösen akkor, ha jól illeszkedik a probléma természetéhez.