贪婪随机自适应搜索法(GRASP)

资 源 简 介

贪婪随机自适应搜索法(GRASP)

详 情 说 明

贪婪随机自适应搜索法(GRASP)是一种结合贪婪算法和随机化策略的元启发式算法。该算法的核心思想是通过迭代过程来求解优化问题，每个迭代包含两个关键阶段。

首先在构建阶段，算法采用随机化的贪婪策略生成初始可行解。这里的"贪婪"体现在每次选择局部最优的决策，但引入随机性允许在某些情况下不严格选择最优选项，从而增加解的多样性。这种平衡使得算法既保持高效性又避免陷入局部最优。

然后在局部搜索阶段，算法对当前解进行精细调整。通过定义邻域结构并系统地探索邻域内的候选解，不断寻找更优解直至达到局部最优。变邻域下降算法通过动态调整邻域大小来提高搜索效率。

GRASP的优势在于其自适应特性，能够根据问题特性调整参数，且不依赖初始解质量。这种方法广泛应用于组合优化问题，如调度、路径规划等领域，特别适用于传统方法难以处理的大规模复杂问题。