الگوریتم های هوشمند در راستای رفع مشکلاتNP-Hard

مسائل NP-Hard به دلیل پیچیدگی ذاتی و تعداد بالای حالت ها، با روش های کلاسیک به سختی حل می شوند. این مقاله به بررسی الگوریتم های هوشمند و فراابتکاری مانند Hill-Climbing، الگوریتم ژنتیک و کلونی مورچگان می پردازد که توانایی ارائه پاسخ های نزدیک به بهینه را در مسائل بهینه سازی ترکیبی، پردازش تصویر و برنامه ریزی مسیر دارند. نتایج نشان می دهد استفاده از این الگوریتم ها می تواند کارایی حل مسائل بزرگ و پیچیده را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

کلیدواژه ها:

NP-Hard ، پیچیدگی محاسباتی ، بهینه سازی ترکیبی ، فراابتکاری ها