Генети́ческий алгори́тм — эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Является разновидностью эволюционных вычислений, с помощью которых решаются оптимизационные задачи с использованием методов естественной эволюции, таких как наследование, мутации, отбор и кроссинговер. Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.
Алгоритм Гровера — квантовый алгоритм решения задачи перебора, то есть нахождения решения уравнения
Комбинаторная оптимизация — область теории оптимизации в прикладной математике, связанная с исследованием операций, теорией алгоритмов и теорией вычислительной сложности. Комбинаторная оптимизация заключается в поиске оптимального объекта в конечном множестве объектов, чем очень похожа на дискретное программирование. Некоторые источники под дискретным программированием понимают целочисленное программирование, противопоставляя ему комбинаторную оптимизацию, имеющую дело с графами, матроидами и похожими структурами. Однако оба термина очень близко связаны и в литературе часто переплетаются. Комбинаторная оптимизация часто сводится к определению эффективного распределения ресурсов, используемых для поиска оптимального решения.
Алгори́тм имита́ции о́тжига — общий алгоритмический метод решения задачи глобальной оптимизации, особенно дискретной и комбинаторной оптимизации. Один из примеров методов Монте-Карло.
Оптимизация — задача нахождения экстремума целевой функции в некоторой области конечномерного векторного пространства, ограниченной набором линейных и/или нелинейных равенств или неравенств.
Градиентный спуск, метод градиентного спуска — численный метод нахождения локального минимума или максимума функции с помощью движения вдоль градиента, один из основных численных методов современной оптимизации.
Обобщённая задача коммивояжёра — задача комбинаторной оптимизации, являющаяся обобщением хорошо известной задачи коммивояжёра. Исходными данными для задачи является множество вершин, разбиение этого множества на так называемые кластеры, а также матрица стоимостей перехода из одной вершины в другую. Задача заключается в нахождении кратчайшего замкнутого пути, который бы посетил по одной вершине в каждом кластере.
Дифференциа́льная эволю́ция — метод многомерной математической оптимизации, относящийся к классу стохастических алгоритмов оптимизации и использующий некоторые идеи генетических алгоритмов.
Критерий оптимальности — характерный показатель решения задачи, по значению которого оценивается оптимальность найденного решения, то есть максимальное удовлетворение поставленным требованиям. В одной задаче может быть установлено несколько критериев оптимальности.
Роевой интеллект (РИ) описывает коллективное поведение децентрализованной самоорганизующейся системы. Рассматривается в теории искусственного интеллекта как метод оптимизации. Термин был введён Херардо Бени и Ван Цзином в 1989 году, в контексте системы клеточных роботов. Однако ранее идея подробно рассмотрена Станиславом Лемом в романе «Непобедимый» (1964) и эссе «Системы оружия двадцать первого века, или Эволюция вверх ногами» (1983).
Нау́м Зу́селевич Шор — советский и украинский математик, с 1998 года — академик Национальной академии наук Украины.
Нелинейное программирование — случай математического программирования, который не сводится к постановке задачи линейного программирования.
Методы штрафов — методы, широко используемые для решения технических и экономических задач оптимизации.
По́иск в простра́нстве состоя́ний — группа математических методов, предназначенных для решения задач искусственного интеллекта.
Алгоритм пчелиной колонии — один из полиномиальных эвристических алгоритмов для решения оптимизационных задач в области информатики и исследования операций. Относится к категории стохастических бионических алгоритмов, основан на имитации поведения колонии медоносных пчел при сборе нектара в природе. Предложен Д. Карабога в 2005 г.
В теории оптимизации допустимая область, допустимое множество, пространство поиска или пространство решений — это множество всех возможных точек задачи оптимизации, которые удовлетворяют ограничениям задачи. Эти ограничения могут включать неравенства, равенства и требование целочисленности решения . Область допустимых решений является начальной областью поиска кандидатов в решение задачи, и эта область во время поиска может сужаться.
Функция приспособленности — функция оценки, определяющая меру приспособленности полученного решения.
Поиск восхождением к вершине — это техника математической оптимизации, принадлежащая семейству алгоритмов локального поиска. Алгоритм является методом итерации, который начинается с произвольного решения задачи, а затем пытается найти лучшее решение путём пошагового изменения одного из элементов решения. Если решение даёт лучшее решение, делается приращение для получения нового решения и оно делается, пока не достигнем момента, в котором улучшение найти не удаётся.
Поиск с запретами или табу-поиск является мета-алгоритмом поиска, использующим методы локального поиска, используемые для математической оптимизации. Алгоритм создал Фред У. Гловер в 1986 и формализовал в 1989
В информатике Лучевой поиск — это эвристический алгоритм поиска, который исследует граф, расширяя перспективные узлы в ограниченном наборе. Лучевой поиск — это оптимизация поиска по первому наилучшему совпадению, которая снижает требования к памяти. Поиск по первому наилучшему совпадению — это поиск по графу, который упорядочивает все частные решения (состояния) в соответствии с некоторой эвристикой. Но при лучевом поиске в качестве кандидатов сохраняется только заранее определённое количество лучших частичных решений. Таким образом, это жадный алгоритм.
