« Hyper-heuristique » : différence entre les versions

Dernière version du 29 janvier 2024 à 13:42

Définition

Une hyper-heuristique est une méthode heuristique de recherche qui vise à automatiser, souvent par l’intégration de techniques d’apprentissage machine, le processus de sélection, de combinaison, de génération ou d’adaptation de plusieurs heuristiques plus simples (ou des composants de ces heuristiques) pour résoudre efficacement les problèmes de calcul de recherche.

Français

Hyper-heuristique

Anglais

Hyper-heuristic

Sources

Source : 24pm Academy

Source : qwe.wiki

Source : Wikipedia

@@ Ligne 1 : / Ligne 1 : @@
+== Définition ==
+Une hyper-heuristique est une méthode heuristique de recherche qui vise à automatiser, souvent par l’intégration de techniques d’apprentissage machine, le processus de sélection, de combinaison, de génération ou d’adaptation de plusieurs heuristiques plus simples (ou des composants de ces heuristiques) pour résoudre efficacement les problèmes de calcul de recherche.
-== en construction ==
-[[Category:Vocabulary]]
+==Français==
+'''Hyper-heuristique'''
-== Définition ==
+== Anglais ==
+''' Hyper-heuristic '''
-== Français ==
+==Sources==
+[https://www.24pm.com/117-definitions/384-hyper-heuristique    Source : 24pm Academy]
-== Anglais ==
-''' Hyper-heuristic '''
+[https://fr.qwe.wiki/wiki/Hyper-heuristic   Source : qwe.wiki]
-A hyper-heuristic is a heuristic search method that seeks to automate, often by the incorporation of machine learning techniques, the process of selecting, combining, generating or adapting several simpler heuristics (or components of such heuristics) to efficiently solve computational search problems. One of the motivations for studying hyper-heuristics is to build systems which can handle classes of problems rather than solving just one problem.[1][2][3]
+[https://en.wikipedia.org/wiki/Hyper-heuristic  Source : Wikipedia ]
-There might be multiple heuristics from which one can choose for solving a problem, and each heuristic has its own strength and weakness. The idea is to automatically devise algorithms by combining the strength and compensating for the weakness of known heuristics.[4] In a typical hyper-heuristic framework there is a high-level methodology and a set of low-level heuristics (either constructive or perturbative heuristics). Given a problem instance, the high-level method selects which low-level heuristic should be applied at any given time, depending upon the current problem state, or search stage.[2]
-<br/>
+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
-<br/>
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<br/>
-<br/>
-<br/>
-<br/>
-<br/>