启发式算法英文解释翻译、启发式算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 heuristic algorithm

分词翻译：

启发式的英语翻译：

【化】 heuristics

算法的英语翻译：

algorithm; arithmetic
【计】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【经】 algorithm

专业解析

启发式算法（Heuristic Algorithm）是一种基于经验或直观推理的问题求解方法，其核心是通过简化复杂问题或牺牲部分精确度来提升计算效率。该术语在汉英词典中通常对应"Heuristic Algorithm"，其中"heuristic"源自希腊语"heuriskein"（意为"发现"），强调通过试错、经验法则或近似策略寻找可行解。

从计算机科学视角，启发式算法具有三个典型特征：

非精确性：不保证全局最优解，但能在合理时间内提供满意解（如遗传算法模拟生物进化过程）；
场景适配性：常用于NP难问题，例如旅行商问题（TSP）中蚁群算法通过信息素轨迹寻找路径；
动态调整机制：包含A*搜索算法的启发函数，可平衡搜索深度与计算资源消耗。

典型应用场景包括：

物流路径规划（车辆路径问题）
人工智能决策树剪枝
集成电路布局优化
网络流量调度
金融投资组合优化

根据《IEEE计算智能汇刊》的实证研究，现代启发式算法如模拟退火算法在组合优化问题中可减少30%-70%的计算时间（IEEE Xplore, DOI:10.1109/TEVC.2020.3011652）。而SpringerLink数据库收录的文献显示，混合启发式方法在工业调度系统中平均提升22%的产能利用率。

网络扩展解释

启发式算法（Heuristic Algorithm）是一种基于经验、直觉或特定规则的优化方法，旨在以合理的计算成本找到问题的可行解或近似最优解，尤其适用于复杂或计算量大的问题。以下是详细解释：

核心特点

高效性
放弃理论上的最优解，通过简化策略快速找到“足够好”的解，适用于实时性要求高的场景（如物流路径规划、实时调度）。
经验驱动
依赖领域知识或历史数据设计规则，例如图像处理中通过边缘检测启发式减少计算量。
近似解
不保证全局最优，但能在有限时间内提供可接受的解，例如旅行商问题（TSP）中贪心算法快速生成短路径。

常见类型

贪心算法（Greedy）
每一步选择当前最优，例如最小生成树问题中的Kruskal算法。
模拟退火（Simulated Annealing）
模拟物理退火过程，允许暂时接受劣解以避免局部最优，常用于集成电路设计。
遗传算法（Genetic Algorithm）
模仿生物进化，通过交叉、变异和选择迭代优化，适用于复杂参数空间搜索（如神经网络调参）。
蚁群算法（Ant Colony Optimization）
模拟蚂蚁信息素路径选择，解决组合优化问题（如车辆路径规划）。

应用领域

运筹学：资源调度、库存管理。
人工智能：游戏AI的决策树剪枝、AlphaGo的蒙特卡洛树搜索。
工程优化：结构设计参数寻优、通信网络路由。

优缺点

优点：解决传统算法难以处理的大规模问题；灵活适应不同场景。
缺点：可能陷入局部最优；需针对问题调整参数，泛化性较弱。

与精确算法的区别

精确算法（如动态规划）保证最优解但计算成本高，适合小规模问题。
启发式算法牺牲精度换效率，适合实际工程中的NP难问题。

通过这种平衡，启发式算法成为解决现实复杂问题的实用工具。