Makna metode heuristik (meta)

1. Untuk optimasi, dari Wikipedia :

   Dalam ilmu komputer, metaheuristik menunjuk metode komputasi yang mengoptimalkan masalah dengan secara iteratif mencoba meningkatkan solusi kandidat terkait dengan ukuran kualitas yang diberikan. Metaheuristik membuat sedikit atau tidak ada asumsi tentang masalah yang sedang dioptimalkan dan dapat mencari ruang solusi kandidat yang sangat besar. Namun, metaheuristik tidak menjamin solusi optimal yang pernah ditemukan. Banyak metaheuristik menerapkan beberapa bentuk optimasi stokastik.

   Istilah lain yang memiliki arti yang mirip dengan metaheuristik, adalah: bebas turunan, pencarian langsung, kotak hitam, atau memang hanya pengoptimal heuristik. Beberapa buku dan makalah survei telah diterbitkan tentang masalah ini.

   • Saya bertanya-tanya bagaimana cara mengetahui apakah metode optimasi metaheuristik atau tidak? Sebagai contoh,

     (1) Apakah metode simpleks untuk metaheuristik pemrograman linier?

     (2) Apakah mayoritas metode pemrograman nonlinier seperti gradient descent, metode pengali Lagrangian, metode penalti, metode titik Interior (metode penghalang), metaheuristik?

     (3) Apakah semua metode bebas gradien, seperti metode Nelder-Mead atau metode downhill simplex, metaheuristik?

   • Apa sajakah metode pengoptimalan yang tidak metaheuristik?

2. Lebih umum (melampaui optimasi) untuk teknik pemecahan masalah, dari Wikipedia :

   Heuristik mengacu pada teknik berbasis pengalaman untuk pemecahan masalah, pembelajaran, dan penemuan . Di mana pencarian yang lengkap tidak praktis, metode heuristik digunakan untuk mempercepat proses menemukan solusi yang memuaskan. Contoh metode ini termasuk menggunakan aturan praktis, tebakan yang terpelajar, penilaian intuitif, atau akal sehat.

   Dalam istilah yang lebih tepat, heuristik adalah strategi menggunakan informasi yang mudah diakses, meskipun berlaku longgar, untuk mengendalikan penyelesaian masalah pada manusia dan mesin.

   Saya bertanya-tanya bagaimana cara memahami arti "heuristik"?

   • bagaimana saya bisa tahu apakah teknik "pemecahan masalah, pembelajaran, dan penemuan" itu heuristik atau tidak?

   • Apa sajakah teknik "pemecahan masalah, pembelajaran, dan penemuan" yang tidak heuristik?

Terima kasih dan salam!

Heuristik adalah sesuatu yang bekerja dalam banyak kasus dalam praktiknya, meskipun tidak ada argumen terperinci mengapa itu harus bekerja dengan baik.

Metaheuristik bukanlah algoritma tetapi skema heuristik umum atau ide yang dapat digunakan di dalam algoritma tertentu.

Sebagai contoh, algoritma simpleks untuk pemrograman linier bukanlah heuristik atau metaheuristik, karena memiliki teori konvergensi yang mapan. Sqame berlaku untuk pemrograman quadtatic berurutan atau metode titik interior. (Metode titik interior adalah skema umum, tetapi tidak heuristik dan karenanya bukan metaheuristik, karena ada teori yang cukup kuat yang terkait dengannya.)

Algoritma Nelder-Mead = downhill simplex untuk meminimalkan fungsi adalah heuristik (sebenarnya mungkin gagal pada masalah yang cukup sederhana dalam dimensi yang lebih tinggi), dan pencarian tabu adalah metaheuristik (karena cukup banyak algoritma yang beragam dapat ditulis yang menggunakan pencarian tabu, tetapi sebaliknya kualitasnya sangat berbeda.

Saya tidak akan mengulangi simpleks dan Nelder-Mead karena @ArnoldNeumaier sudah memberikan penjelasan yang sangat bagus, tetapi ingin menambahkan 2 sen saya.

Salah satu kutipan terbaik yang pernah saya dengar beberapa waktu lalu untuk menggambarkan perbedaan antara heuristik dan metaheuristik: Heuristik adalah aturan yang cukup bagus. Metaheuristik adalah aturan yang cukup bagus untuk menemukan aturan yang cukup bagus.

Anda harus melihatnya sebagai cara untuk menemukan heuristik yang bagus untuk masalah spesifik; pada dasarnya jika Anda bertanya pada diri sendiri salah satu pertanyaan berikut ini, Anda berbicara tentang metaheuristik:

• Bagaimana saya harus mengubah parameter heuristik ini untuk meningkatkan kinerja pada masalah itu?
• Apakah heuristik ini lebih baik daripada heuristik itu?

Ada banyak metaheuristik yang dapat Anda gunakan untuk pemecahan masalah, pembelajaran, dan penemuan , yaitu:

• Simulated annealing : Saya telah menggunakan yang ini dalam masalah untuk mengoptimalkan penempatan komponen yang terhubung pada grid untuk meminimalkan total biaya koneksi misalnya.
• Gerombolan partikel
• Koloni semut
• Pencarian tabu

Saya menemukan bahwa sebagian besar metaheuristik agak diilhami oleh fenomena alam, yang sulit untuk dijelaskan dengan teliti, tetapi memiliki sifat konvergensi yang baik.

Berikut ini tautan yang bagus jika Anda ingin membaca lebih lanjut tentang beberapa teknik metaheuristik lainnya