У меня было задано назначение решения проблемы емкостной маршрутизации транспортных средств с использованием любого алгоритма, который учится. Из моего краткого поиска литературы варианты вариантов табу кажутся наиболее успешными. Могут ли они быть классифицированы как алгоритмы обучения, хотя они или просто являются вариантами локального поиска?Является ли tabu алгоритмом обучения? (CVRP)
Методы поиска не «учатся». Обучение в области компьютерных наук - это термин для обучающих машин, которые улучшают их качество по сравнению с обучением (опытом). Метаэвристики, которые просто ищут в каком-то пространстве, не «учатся», они просто просматривают все возможные решения (с эвристическим руководством), чтобы оптимизировать некоторые функции. Другими словами - методы оптимизации используются для обучения некоторых моделей, но сами эти оптимизаторы «не учатся». Хотя это чисто лингвистическая манера, но я бы различал методы, которые учатся - в том смысле, - пытаются обобщить знания из некоторого набора примеров, из алгоритмов, которые просто ищут лучшие параметры для произвольной заданной функции. Основная идея машинного обучения (которая отличает его от самой оптимизации) заключается в том, что цель состоит в том, чтобы на самом деле максимизировать качество нашей модели на неизвестных данных, в то время как в оптимизации (и, в частности, в поиске табу) мы просто ищем лучших качество на точно известно и определено данные (функция).