元啟發式演算法中對問題的敏感性分析是否有意義

元啟發式演算法是相對於優化演算法提出的，乙個問題的優化演算法可以得到問題的最優解，元啟發式演算法是一種基於直覺或經驗構造的演算法，可以以可接受的成本（指計算時間和空間）給出問題的可行解， 並且可能無法提前預測可行解和最優解之間的偏差程度。元啟發式演算法包括禁忌搜尋演算法、模擬退火演算法、遺傳演算法、蟻群優化演算法、粒子群優化演算法、人工魚群演算法、人工蜂群演算法、人工神經網路演算法等。

百科全書]敏感性分析是研究和分析系統（或模型）的狀態或輸出變化對系統引數或周圍條件變化的敏感性的方法。敏感性分析常用於優化方法中，以研究原始資料不準確或變化時最優解的穩定性。 敏感性分析還可用於確定哪些引數對系統或模型的影響更大。

因此，敏感性分析在幾乎所有的運籌學方法以及各種方案的評估中都很重要。

從這兩個概念的解釋來看，我認為元啟發式演算法中對問題的敏感性分析是沒有意義的。

我的理解是，元啟發式演算法是基於問題建模來獲得最優解，而適合元啟發式演算法求解的數學模型一般是在一定約束條件下尋求最優目標函式，所以這個求解過程是在一定的計算成本下遍歷各種可能性， 引數的影響已經遍歷過了，沒有必要對試驗引數的影響進行敏感性分析，我認為這是多餘的。

大自然是神奇的，它創造了許多巧妙的手段和運作機制。 在大自然的啟發下，人們從自然法則中找到了許多解決實際問題的方法。 對於那些受自然法則或特定問題的經驗和規則啟發的方法，人們通常稱它們為啟發式方法

algorithm）。今天的啟發式方法並非都源於自然法則，也源於人類積累的工作經驗。

開車去別人家，演算法是這樣寫的：沿167號公路南下楊谷; 從陽谷高速出口駛出，上山數英里; 在雜貨店旁邊的紅綠燈處右轉，然後在第乙個紅綠燈處左轉; 從左邊棕色大房子的車道進入，是某人的房子。

啟發式的描述方式可能如下：找到我們寄給你的最後一封信，然後根據信上的位址開車去鎮上; 當你到達時，你問我們的房子在哪裡。 這裡的每個人都認識我們——肯定有人願意幫助你; 如果你找不到人，那就找乙個公共售貨亭，我們會出來接你。

你好啟發式：

電腦科學的兩個基本目標是發現可以證明效能良好的演算法，並產生最佳或次優解決方案。 另一方面，啟發式嘗試一次提供乙個或所有目標。 例如，它通常可以找到乙個好的解決方案，但沒有辦法證明它不會得到乙個糟糕的解決方案; 它通常會在合理的時間內解決答案，但無法知道它是否每次都以這種速度解決。

有時人們會發現啟發式方法在某些特殊情況下會得到非常糟糕的答案或效率非常低下，但建立這些特殊情況的資料結構可能永遠不會出現在現實世界中。 因此，啟發式方法在現實世界中通常用於解決問題。 在處理許多現實世界的問題時，啟發式方法通常可以在合理的時間內得到很好的答案。

有一類稱為元啟發式的通用啟發式策略，通常使用隨機數搜尋技術。 它們可以應用於非常廣泛的問題，但不能保證效率。

最後，顧名思義，啟發式排程演算法是在排程過程中使用的啟發式演算法。

王哈：謝謝

對不起，我只能回答第二個問題。 一般認為，使用元啟發式演算法並不能保證能找到全域性最優解，如果想證明找到的解是全域性最優解，可以嘗試兩種方法：一是用數學方法證明它是全域性最優解（等於下界）， 其次，安排所有可能的解決方案，如果沒有比你得到的解決方案更好的解決方案，那麼解決方案就是全域性最優解決方案。

靈敏度 = 真陽性數（真陽性數 + 假陰性數）* 100%。 正確判斷患者的病率。

特異性 = 真陰性數（真陰性數 + 假陽性數）））* 100%.正確判斷非患者率。

診斷性超聲總計。

a b c d

靈敏度 A（a+C）*100%。

特異性 d （b+d）*100%。

臨床特異性是衡量測試正確確定無病患者的能力的指標，特異性是正確正確無病患者比例為真陰性。

敏感性，也稱為真陽性率，是實際生病並根據該診斷測試的標準正確判斷為生病的人的百分比。 它反映了診斷測試發現患者的能力。 特異性，也稱為真陰性率，是實際無病並通過診斷測試正確判斷為無病的人的百分比。

它反映了診斷測試識別非患者的能力。 靈敏度 = 真陽性數（真陽性數 + 假陰性數）* 100%。 正確判斷患者的病率。

特異性 = 真陰性數（真陰性數 + 假陽性數）））* 100%.正確判斷非患者率。 敏感性和特異性指標的重要性。

如果診斷測試的敏感性較低，則會出現許多假陰性患者。 這可能會延誤患者護理，影響疾病的程序和採購，甚至導致過早死亡。 如果診斷試驗的特異性較低，則會出現許多假陽性患者。

這浪費了醫療資源，並在患者中造成了不必要的恐慌和焦慮。 因此，高靈敏度和特異性是應用診斷測試的基礎。

感測器的頻率響應是感測器對外部訊號做出反應的能力。 例如，如果感測器的頻率響應為每秒 5,000 次，而外部訊號的頻率為 6,000 次，則感測器將無法對外部訊號做出正確反應。 如果感測器被收集為計數器訊號，感測器將無法輸出正確的計數器值，從而導致計數器訊號丟失。

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這很好。 全球和本地搜尋。 目前，最常見和影響最大的全域性搜尋演算法主要包括主從演算法、單面演算法、水平域演算法、位元碼演算法和NBS演算法。 本地聯絡人搜尋演算法主要基於："點麵演算法"基於"球演算法"，基於光滑表面（曲線）演算法。 目前，接觸介面演算法主要包括Lass乘法和懲罰函式法，以及擾動Rasonly方法和擴充套件Rasonly方法。

此外，接觸問題的平行計算也是乙個不容忽視的研究內容。

就個人而言，感覺是一樣的，當地的登山、禁忌的感覺都是一種貪婪的選擇，都是幫助個人離最優解更近一步的策略。

這個行話的演算法是沒辦法的，對於一般的線性規劃，只能做靈敏度分析，可以取消整數條件就去做，這有一定的參考意義。