元启发式算法是启发式算法的改进，它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物，下列元启发式算法中，包含“交叉”与“变异”操作的是（）。
A: 遗传算法
B: 粒子群算法
C: 差分进化算法
D: 分布估计算法
A: 遗传算法
B: 粒子群算法
C: 差分进化算法
D: 分布估计算法
举一反三
- 元启发式算法中，没有模拟自然界中的随机现象的算法是（ ）。 A: 禁忌算法 B: 遗传算法 C: 模拟退火算法 D: 蚁群算法
- 启发式搜索算法不包括（ ）。 A: A算法 B: A*算法 C: 全局搜索算法 D: 随机搜索算法
- 以下哪些是启发式优化算法（）。 A: 粒子群算法 B: 遗传算法 C: 模拟退火算法 D: 分支定界法
- 下面哪个算法不是启发式算法： A: 枚举算法 B: 贪婪算法 C: 遗传算法 D: 神经网络算法
- 在路径还原应用过程中,最优路径算法的支撑算法可以考虑应用算法（） A: Dijkstra 算法、Floyd 算法和 Bellman-Ford 算法 B: Dijkstra 算法、SPFA 算法和启发式算法 C: Bellman-Ford 算法、Floyd 算法和启发式算法 D: Dijkstra 算法、Floyd 算法和启发式算法