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heuristics

美 [hjuˈrɪstɪks]英 [hjʊəˈrɪstɪks]

n.探索法；启发式
网络启发法；试探法；启发式方法

heuristics

权威英汉双解英-汉英-英网络释义

heuristics

启发式

启发式（heuristics）算法降低算法复杂性，以获得一个较为满意但并不一定是最优的比对结果，用来找出子序列、构建进化树 …

启发法

所谓启发法（Heuristics），也称启发式或启发式策略，是凭借经验的解题方法，是一种思考上的捷径，是解决问题的简单、通 …

试探法

PMP项目管理考点_如此真实_百度空间 ... Flowcharts 流程图 Heuristics 试探法 GERT 图形评审技术 ...

启发式方法

启发式方法（heuristics）启发式方法只寻找可行解，而不是最优解。负荷距离法中的重心法就是一种启发式方法。

启发式算法

...其分为精确算法（exact algorithm）与启发式算法（heuristics），其中精确算法有分支界限法、分支切割法、集合涵盖法等； …

启发式逻辑

在规则可能有效时会有明显的启发式逻辑（heuristics）。一些启发式逻辑以任务为中心，比如在决策制定或服从上。

例句：

In nature , one-reason heuristics seem to be used by parents to decide which of their offspring to invest in.

在自然界中，父母似乎是运用单一原因启发法来决定喂养哪些子女。

A supporting tool implementing the heuristics is designed and a case study on an open source project is conducted to validate our method .

并且设计了一个支撑工具，对一个开源软件进行分析来验证本文的方法。

The algorithm is simulated in many random network models , and is proved that it has better performance than existing heuristics .

此算法已在许多随机网络模型上进行了模拟实验，证明它具有好的性能。

And a special simulated annealing heuristics with two modules is developed as well.

针对问题的特点，开发了一种双模组模拟退火启发式算法；

In determining how elements are to be nested , AUTO mode heuristics compare column values in adjacent rows .

在确定嵌套元素的方式时，AUTO 模式试探法将比较相邻行中的列值。

This does not mean that all tuples up to 150 , 000 , 000 will be stored in the cache as other heuristics are also considered by the engine .

这并不意味着所有达到 150,000,000 的元组都将存储在缓存，因为其他探试程序也是该引擎所考虑的。

it refers to the set of heuristics used to locate the assembly based on its name and culture .

它是指基于名称和区域性定位程序集时使用的一组试探法。

We wrote our own , using EM on the HSV colorspace as the basis for it (plus lots of heuristics for leaves ).

于是我们自己编写了自己的分割算法，以色彩模型 HSV 的颜色空间上的形长单位 EM 为基准（加了许多算法）。

Religious practice will experience a revival , seen as a conveyor of robust heuristics , cultural values and rituals .

作为强力启发式，文化价值观和礼仪的传播者，宗教活动将复苏。

Chapter 17 wraps up the book with a list of "code smells " and heuristics.

第十七章将 “代码的味道 ”和启示列成一张表。

But across time , these heuristics appear to be decreasingly effective under real loads .

随着事件的流逝，这些尝试在实际的负载下似乎是渐渐的失去效果。

Therefore , the ruggedness coefficient of the fitness landscape is essential for performance of heuristics .

因此，适应度地貌的粗糙系数决定了启发式算法的求解性能。

Any mathematical algorithms must be supplemented by heuristics .

任何数学算法必须由直觉来补充。

Other heuristics are either simulated annealing (SA ), genetic algorithm (GA), or artificial intelligence (AI ).

其它启发法是或者被模仿的焖火（SA ），基因算法（GA ），或人工智能（AI ）。

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