TL: DR : Гіперевристика - це метагевристика, яка підходить для вирішення таких же проблем оптимізації, але (в принципі) пропонує підхід «швидкого прототипування» для непрофесійних практиків. На практиці існують проблеми з переважаючим підходом, що мотивує нову перспективу щодо гіперевристики «білої скриньки» .
Більш детально:
Метагевристика - це методи пошуку неперевершено великого простору можливих рішень для того, щоб знайти рішення високої якості. Популярні метагевристики включають модельований відпал, пошук табу, генетичні алгоритми тощо.
Суттєвою відмінністю між метагевристикою та гіперевристикою є додавання рівня непрямості пошуку: неформально, гіперевристика може бути описана як "евристика для пошуку простору евристики". Тому можна використовувати будь-який метагеврист як гіпер-евристичний, якщо природа «простору евристики», яку слід шукати, визначена належним чином.
Тому область застосування для гіперевристики є такою ж, як і метагевристика. Їх застосовність (відносно метагевристики) є "швидким засобом прототипування": первісна мотивація полягала в тому, щоб дозволити практикуючим немедленним практикам застосовувати метагевристику до своєї конкретної проблеми оптимізації (наприклад, "Traveling-Salesman (TSP) плюс time-windows plus bin- упаковка "), не вимагаючи знань у високоспецифічній проблемній області. Ідея полягала в тому, що це можна зробити:
- Дозвіл практикуючих здійснювати лише дуже просту (ефективно, рандомізовану) евристику для перетворення потенційних рішень. Наприклад, для TSP: "поміняйте місцями два випадкових міста", а не скажімо, більш складний евристичний Lin-Kernighan .
- Досягти ефективних результатів (незважаючи на використання цих простих евристик) шляхом комбінування / послідовності їх інтелектуально, як правило, використовуючи певну форму механізму навчання.
Гіперевристику можна охарактеризувати як "селективну" або "генеративну" залежно від того, євристичні (відповідно) секвенувані або комбіновані. Таким чином, генеративна гіперевристика часто використовує такі методи, як генетичне програмування, щоб поєднати примітивну евристику, а тому, як правило, спеціаліст практикується для вирішення конкретної проблеми. Наприклад, в оригінальному документі про генеративну гіперевристику було використано систему класифікаторів навчання для об'єднання евристики для упаковки у бін. Оскільки генеративні підходи мають специфічний характер, коментарі нижче не стосуються їх.
На відміну від цього, оригінальним мотиватором вибіркової гіперевристики було те, що дослідники зможуть створити гіперевристичний вирішувач, який, можливо, буде добре працювати в невидимій проблемній області, використовуючи лише просту рандомізовану евристику.
Традиційно це було здійснено шляхом введення «гіпер-евристичного доменного бар'єру» (див. Малюнок нижче), завдяки якому загальне значення для проблемних доменів досягається завдяки запобіганню знанню домену розвіднику, на якому він працює. Натомість це вирішило б проблему, оперуючи лише непрозорими цілими індексами, у списку доступних евристик (наприклад, у формі "багатозброєної бандитської проблеми" ).
На практиці такий підхід «сліпо до дому» не призвів до достатньої якості. Для досягнення результатів у будь-якому місці, порівнянні зі специфічною для конкретної проблеми метагевристикою, гіперевристичним дослідникам довелося впровадити складну евристику, пов’язану з проблемою, тим самим не вдається досягти мети швидкого прототипування.
У принципі все ще можливо створити вибірковий гіпер-евристичний вирішувач, здатний узагальнити нові проблемні домени, але це стало складніше, оскільки вищевказане поняття доменного бар'єру означає, що для перехрещення доступний лише дуже обмежений набір функцій -доменне навчання (наприклад, на прикладі популярної селективної гіперевристичної структури ).
Більш недавня перспектива дослідження щодо гіперевристики «білого ящика» виступає за декларативний, багатофункціональний підхід до опису проблемних областей. Цей підхід має ряд заявлених переваг:
- Зараз практикам більше не потрібно застосовувати евристику, а просто вказати проблемну область.
- Він усуває доменний бар'єр, ставлячи гіперевристику такого ж «поінформованого» статусу про проблему, як і специфічна метагевристика.
- Опис проблеми білої скриньки, сумнозвісна теорема "Без вільного обіду" (яка, по суті, стверджує, що, враховуючи простір усіх проблем із чорною скринькою , імітація відпалу з нескінченним графіком відпалу в середньому є такою ж доброю, як і будь-який інший підхід) більше застосовується.
ВІДПОВІДАЛЬНІСТЬ: Я працюю в цій галузі досліджень, і тому неможливо усунути всі особисті упередження з відповіді.