NOD32启发式Heuristic
启发式算法（heuristic）
启发式算法（heuristic）WHY：1.有时候最优解是难以找到，甚⾄是⽆法找到的，此时我们希望去找⼀个逼近最优解的解。
2.有时⾮最优解也可接受。
WHAT：我认为启发式算法称为「探索式算法」or「经验学习法」更加合适。
有⼀些不错的说法：启发式⼀般⼜称⼈⼯智能算法或全局优化算法。
启发式算法是指具有⾃学习功能，可利⽤部分信息对计算产⽣推理的算法。
...ps：这部分可见：朗⽂对heuristic的解释是：The use of experience and practical efforts to find answers to questions or to improve performance.翻译过来就是：依赖于过去的经验来找到问题的解决⽅式或者提⾼表现。
维基百科词条heuristic，将其定义为基于经验的技巧（technique），⽤于解决问题、学习和探索。
我们可以将heuristic等同于经验⼯作法（rule of thumb）、有依据的猜测（educated guess, a guess beased on a certain amount of information, and therefore likely to be right）和常识（由经验得来的判断⼒⽽⾮准确测量）。
启发式算法（Heuristic Algorithm）定义（我赞同的）：相对于最优化算法。
启发式算法是基于直觉或已有经验的算法，能够在可接受的计算成本（计算时间、占⽤空间等）内去搜寻最好的解，但是不保证能够找到可⾏解或最优解，在多数情况下⽆法阐述所得解⽤最优解的近似程度。
其特点是在解决问题时,利⽤过去的经验,选择已经⾏之有效的⽅法，⽽不是系统地、以确定的步骤去寻求答案（指算法）。
相对于⼀般的算法把各种可能性都⼀⼀进⾏尝试，最终能找到问题的答案，启发式算法（启发式⽅法）则是在有限的搜索空间内，⼤⼤减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。
启发式算法分类
启发式算法分类
启发式算法可分为以下几类：
1. 贪心算法（Greedy Algorithm）：每步选择当前最优解，有时能得到全局最优解，但并非万能算法。
2. 分治算法（Divide and Conquer）：将一个大问题分割成若干个小的子问题，然后递归地求解，最后把子问题的解合并成原问题的解。
3. 动态规划算法（Dynamic Programming）：把大问题分解成若干个小问题，先求解子问题，把子问题的解缓存起来，最后把子问题的解合并成原问题的解。
与分治算法不同的是，分治算法不能利用子问题的重叠性质，这就是动态规划算法的关键点。
4. 回溯算法（Backtracking）：用于在搜索空间中找到所有或一个满足约束条件的解。
适用于解空间树有很多分支的问题，其实就是一种深度优先搜索。
5. 遗传算法（Genetic Algorithm）：模拟生物进化过程的算法，用于寻找问题的最优解。
通过选择、交叉和变异等基因操作，生成一群解，并利用适应度函数对解进行排序，优胜劣汰，产生新的一代解。
6. 模拟退火算法（Simulated Annealing）：模拟物理上的退火过程，用于在凸
函数或多峰函数的曲面寻找全局最优解。
7. 禁忌搜索算法（Tabu Search）：用于处理约束条件存在的优化问题。
算法探索解空间，并避免回到已经探索过的解。
为了能在较短时间内找到最优解，禁忌搜索具有启发性，即在探索解空间时，依据之前的经验和搜索方向进行探索。
heuristic意思
heuristic意思
“Heuristic”一词源自希腊语，意为“发现”或“找到”。
在计算机科学和数学领域，启发式（heuristic）通常指的是一种问题解决方法，这种方法虽然不一定能够保证得到最优解，但通常能够在合理的时间内找到一个接近最优解的解决方案。
在心理学中，启发式也被用来描述人们在决策过程中依靠经验和直觉进行判断的一种方法。
在一般语境中，启发式也可以指代一种简化复杂问题的方法或规则，尽管这种方法并不一定总是准确或完全有效。
因此，启发式在不同领域有着不同的含义，但总的来说，它指的是一种基于经验和直觉的问题解决方法。
元启发式算法
元启发式算法
启发式算法与元启发式算法对区别在于是否存在“随机因素”。
对一个同样的问题，启发式算法（heuristics）只要给定了一个输入，那么算法执行的步骤就固定下来了，输出也因此固定，多次运算结果保持一致。
而元启发式算法（meta－heuristics）里面包括了随机因素，如GA中的交叉因子，模拟退火中的metropolis准则，这些随机因素也使得算法有一定概率跳出局部最优解而去尝试全局最优解，因此元启发式算法在固定的输入下，而输出是不固定的。
启发式算法(Heuristic Algorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该可行解与与最优解的偏离程度一般不可以事先预计。
启发式算法是一种技术,这种算法可以在可接受的计算费用内找到最好的解,但不一定能保证所得到解的可行性及最优性，甚至大多数情况下无法阐述所得解与最优解之间的近似程度。
元启发式算法（MetaHeuristic Algorigthm）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，常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法等。
新兴的元启发式算法有、粒子群优化算法、差分进化算法，蚁群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟算法、和声搜索算法、差分进化算法、随机蛙跳算法、细菌觅食算法、蝙蝠算法的算法等。
启发式优化算法介绍
启发式优化算法介绍启发式优化算法（Heuristic Optimization Algorithm）是一类基于自然进化思想或以启发式方法为基础的优化算法。
它是一种通过迭代来寻找问题的最优解或近似最优解的算法。
相比传统的确定性优化算法，启发式优化算法更适用于高维、非线性、非光滑等复杂问题，在实际应用中显示出了巨大的潜力。
启发式优化算法的核心思想是模拟生物进化或仿真社会行为等自然系统中的候选解的选择、交叉和变异等过程，以及通过评估适应度函数来指导。
它们通过对当前的解进行评估，尝试在解空间中更优的解，并根据一些策略选择、交叉和变异解的一些部分，直到收敛到一些满足条件的解。
常见的启发式优化算法包括进化算法（Evolutionary Algorithm）、模拟退火算法（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithm）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）、蚁群算法（Ant Colony Algorithm）等。
进化算法是启发式优化算法中应用最为广泛的一类算法。
它模拟了进化生物的自然选择、遗传和变异等过程。
进化算法通过定义候选解的表示、适应度函数、选择、交叉和变异等操作，不断进化当前的解并逐步接近最优解。
其中，遗传算法是最经典的一种进化算法，它通过将解表示为染色体的方式，并使用选择、交叉和变异等操作来实现进化。
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法。
它模拟了鸟群或鱼群等生物集群中的协同行为。
粒子群优化算法中，每个候选解可以视为一个粒子，在解空间中移动，并通过学习其他粒子的信息来引导。
通过粒子间的信息传递和交互，粒子群优化算法能够快速收敛，并找到全局最优解。
蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物和回家的过程中的行为和信息交流。
每个候选解可以看作一只蚂蚁，它通过释放信息素来影响其他蚂蚁的选择。
蚁群算法通过蚁群之间的正反馈和负反馈机制来引导，并最终收敛到最优解。
数学建模中用到的启发式算法
启发式搜索"启发"( heuristic)是关于发现和发明规则及方法的研究。
在状态空间搜索中, 启发式被定义成一系列规则, 它从状态空间中选择最有希望到达问题解的路径。
人工智能问题求解者在两种基本情况下运用启发式策略:1.一个问题由于在问题陈述和数据获取方面固有的模糊性可能使它没有一个确定的解。
医疗诊断即是一例。
所给出的一系列症状可能有多个原因; 医生运用启发搜索来选择最有可能的论断并依此产生治疗的计划。
视觉问题又是一例。
看到的景物经常是模糊的, 各个物体在其连接、范围和方向上可以有多个解释。
光所造成的幻觉加大了这些模糊性, 视觉系统可运用启发式策略选择一给定景象的最有可能解释。
2.一个问题可能有确定解, 但是求解过程中的计算机代价令人难以接受。
在很多问题(如国际象棋)中, 状态空间的增长特别快, 可能的状态数随着搜索的深度呈指数级增长、分解。
在这种情况下, 穷尽式搜索策略, 诸如深度优先或广度优先搜索,在一个给定的较实际的时空内很可能得不到最终的解。
启发式策略通过指导搜索向最有希望的方向前进降低了复杂性。
通过仔细考虑, 删除某些状态及其延伸, 启发式算法可以消除组合爆炸, 并得到令人能接受的解。
然而, 和发明创造的所有规则一样, 启发式策略也是极易出错的。
在解决问题过程中启发仅仅是下一步将要采取措施的一个猜想。
它常常根据经验和直觉来判断。
由于启发式搜索只有有限的信息,诸如当前Open表中状态的描述,要想预测进一步搜索过程中状态空间的具体的行为很难办到。
一个启发式搜索可能得到一个次最佳解, 也可能一无所获。
这是启发式搜索固有的局限性。
这种局限性不可能由所谓更好的启发式策略或更有效的搜索算法来消除。
启发式策略及算法设计一直是人工智能的核心问题。
博奕和定理证明是两个最古老的应用: 二者都需要启发式知识来剪枝以减少状态空间。
显然, 检查数学领域中每一步推理或棋盘上每一步可能的移动是不可行的。
启发式优化算法综述
启发式优化算法综述启发式优化算法 (Heuristic Optimization Algorithms) 是一类通过模拟自然界生物学中的智能行为来解决优化问题的算法。
这些算法通常能够在较短的时间内找到接近最优解的解决方案，尤其适用于复杂的优化问题，如组合优化、连续优化、多目标优化等。
1. 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)粒子群优化算法模拟了鸟群捕食行为中个体之间的信息交流和寻找最佳食物源的过程。
在算法中，每个解被看作是一个“粒子”，通过调整速度和位置以最优解。
粒子之间通过更新自己和邻居的最佳位置来共享信息，并且通过迭代的方式不断收敛到全局最优解。
2. 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)遗传算法模拟了生物进化的过程。
算法通过构建一组候选解，称为“染色体”，其中包含了问题的可能解决方案。
算法使用选择、交叉和变异等操作来生成新的染色体，并根据染色体的适应度评估解的质量。
通过不断迭代，遗传算法可以全局最优解。
3. 蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO)蚁群算法模拟了蚂蚁寻找食物的行为。
在算法中，每只蚂蚁通过释放信息素来标记其行走路径。
蚂蚁根据信息素浓度决定下一步的行动，并且信息素浓度会根据蚂蚁的选择进行更新。
通过蚂蚁的协作和信息素的反馈，蚁群算法能够出较优解。
4. 模拟退火算法 (Simulated Annealing, SA)模拟退火算法模拟了固体从高温退火到低温的冷却过程。
算法从一个初始解开始，通过随机地变换当前解以生成新的解，并计算新解的目标函数值。
算法根据目标函数值的变化和当前温度来决定是否接受新解。
通过逐渐降低温度的方式，模拟退火算法最终能够收敛到全局最优解。
这些启发式优化算法在不同的问题领域都取得了一定的成功。
它们被广泛运用于机器学习、数据挖掘、智能优化等领域，解决了很多实际问题。
尽管启发式优化算法在大多数情况下能够找到较优解，但并不能保证找到确切的全局最优解。
启发式优化算法综述
启发式优化算法综述一、启发式算法简介1、定义由于传统的优化算法如最速下降法，线性规划，动态规划，分支定界法，单纯形法，共轭梯度法，拟牛顿法等在求解复杂的大规模优化问题中无法快速有效地寻找到一个合理可靠的解，使得学者们期望探索一种算法:它不依赖问题的数学性能，如连续可微，非凸等特性; 对初始值要求不严格、不敏感，并能够高效处理髙维数多模态的复杂优化问题，在合理时间内寻找到全局最优值或靠近全局最优的值。
于是基于实际应用的需求，智能优化算法应运而生。
智能优化算法借助自然现象的一些特点，抽象出数学规则来求解优化问题，受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。
对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。
为什么要引出启发式算法，因为NP问题，一般的经典算法是无法求解，或求解时间过长，我们无法接受。
因此，采用一种相对好的求解算法，去尽可能逼近最优解，得到一个相对优解，在很多实际情况中也是可以接受的。
启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保证所得的可行解和最优解，甚至在多数情况下，无法阐述所得解同最优解的近似程度。
启发式算法是和问题求解及搜索相关的，也就是说,启发式算法是为了提高搜索效率才提出的。
人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。
其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案，以随机或近似随机方法搜索非线性复杂空间中全局最优解的寻取。
启发式解决问题的方法是与算法相对立的。
算法是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的问题空间内，花费大量的时间和精力才能求得答案。
启发式方法则是在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。
2、发展历史启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，才能取得了巨大的成就。
启发式搜索
例：一字棋游戏
选择“最好优先”算法 每种状态都标记了启发值 简化了搜索过程
启发式搜索和估价函数
在智能活动中使用最多的不是具有完备性的算法，而 是不一定完备的启发式方法。 对问题空间进行搜索时，提高搜索效率需要有和解有 关的大量控制性知识作为搜索的辅助性策略。 控制信息反映在估价函数中。 估价函数的任务就是估计待搜索结点的重要程度。
状态空间
爬山法的变形
随机爬山法 首选爬山法 随机重新开始爬山法
5.2.2 最好优先搜索法
❖ 定义：
Best-first Search (Ordered Search) 在AI图解搜索中，结点扩展的顺序是根据待扩展结点
的评价函数值 f(x)来决定，即将评价函数值最佳的结 点最先扩展，搜索方法是靠 f 值指导搜索顺序的。
启发式搜索
❖ “启发” (heuristic) 是关于发现和发明规则及方法的 研究。在状态空间搜索中,启发式被定义成一系列规 则,它从状态空间中选择最有希望到达问题解的路径。
❖ 有信息的搜索策略——是一种在问题本身的定义之外 还利用问题的特定知识的策略。
启发性信息
❖ 启发性信息的种类 有效地帮助确定扩展节点的信息； 有效的帮助决定哪些后继节点应被生成的信息； 能决定在扩展一个节点时哪些节点应从搜索树上删除的信息。
❖ 如果h(n)=0，g(n)=d(n) 时，就是广度优先搜索法。一般讲在 f(n) 中，g(n)的比重越大，越倾向于广度优先搜索；h(n)的比 重越大，越倾向于深度优先搜索。
❖ 有了f(n)，就可以对各个待扩展结点的价值进行估计，从 OPEN表中选择出最有希望的结点扩展。
5.2.2 最好优先搜索法
f (n) g(n) h(n)
启发式优化算法介绍.
P
NP
现在的估计
现在的估计
如果 P NP ，则指数灾难无法避免。
12
非线性电路与系统研究中心
报告内容
1
启发式优化算法研究背景
2
启发式优化算法简介
3 4
应用实例
13
非线性电路与系统研究中心
二.启发式优化算法简介
1.贪婪算法 2.禁忌搜索算法 3.模拟退火算法
4.蚁群优化算法 5.粒子群优化算法
16
非线性电路与系统研究中心
2. 禁忌搜索算法
一群兔子去寻找世界上最高的山峰 兔子们找到了泰山，它们之中的一只 就会留守在这里，其他的会有意识地 避开泰山。这就是禁忌搜索中“禁忌 表（tabu list）”的含义。 那只留在泰山的兔子一定时间后重新 回到找最高峰的大军，这个归队时间， 在禁忌搜索里面叫做“禁忌长度 （tabu length）”； 如果在搜索的过程中，兔子们找到的 地方全是华北平原等比较低的地方， 就可以不顾及有没有兔子留守，都把 泰山重新考虑进来，这就叫“特赦准 则（aspiration criterion）”。
科学领域
物理、化学、生态学 医学、计算机科学等 1993年，Jones等 用多目标遗传算法 进行分子结构分析
6
非线性电路与系统研究中心
3. 研究意义
汉诺塔问题：和尚搬盘子 天神梵天的三条规则： 每次只能移动一个盘子； 盘子只能在三根柱子上 来回移动，不能放在他 处； 在移动过程中，三根柱 子上的盘子必须始终保 持大盘在下，小盘在上。
需要移动盘子的次数为：
2 -1=18446744073709551615
8
64
非线性电路与系统研究中心
3. 研究意义
启发式算法
启发式算法的特点是能够在搜索过程中利用问题自身的特性信息，从而指导搜索朝 着更有希望的方向前进。
发展历程及现状
启发式算法的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时人 们开始尝试使用启发式方法来求解一些复杂的优化问题。
随着计算机技术的快速发展，启发式算法得到了广泛的应 用和研究，出现了许多不同类型的启发式算法，如模拟退 火算法、遗传算法、蚁群算法等。
目前，启发式算法已经成为解决复杂优化问题的重要工具 之一，在各个领域都得到了广泛的应用。
应用领域与前景
• 启发式算法的应用领域非常广泛，包括生产调度、交通运输、网络通信 、数据挖掘、生物信息学等。
01
模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作寻找全局最
优解。
粒子群优化算法
02
模拟鸟群觅食行为，通过个体和群体的历史最优位置来更新粒
子的速度和位置。
蚁群算法
03
模拟蚂蚁觅食过程，通过信息素的积累和更新来寻找最优路径
。
混合启发式算法
遗传模拟退火算法
结合遗传算法和模拟退火算法的特点，既保持种群多样性又避免 陷入局部最优。
启发式算法
汇报人： 2024-02-06
目录
• 启发式算法概述 • 启发式算法分类 • 经典启发式算法介绍 • 启发式算法设计原则与技巧 • 实际应用案例分析 • 挑战、发展趋势及未来方向
01
启发式算法概述
定义与特点
启发式算法是一种基于直观或经验构造的算法，它能够在可接受的花费（指计算时 间、占用空间等）下给出待解决组合优化问题的一个可行解。
实际应用效果
启发式算法 – Heuristic
启发式算法（Heuristic Algorithm）是一种常用于求解复杂优化问题的计算方法，其主要思想是模拟人类或自然界中蕴含的智慧和经验来寻找问题最优解。
与传统数学方法相比，启发式算法更加注重在近似解空间中进行搜索，从而能够快速找到较好的结果。
启发式算法有许多类型，其中一些常见的包括遗传算法、鱼群算法、蚁群算法、粒子群算法等等。
这些算法都提供了不同的机制来解决不同的问题，并且通常具有良好的适应性和可扩展性。
启发式算法通常被应用在组合优化、约束优化、排队论、路径规划、生产调度等领域中，并被证明在某些情况下能够为问题提供更好的解决方案。
然而，在具体应用时需要考虑各个参数和随机性对算法效果的影响，并根据实际问题和需求选择适当的启发式算法。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）基于生物进化与遗传变异的思想，通过模拟基因的交叉和突变，并利用适应度函数筛选个体来搜索最优解。
该算法用于求解函数最小值，其中每个基因表示变量的取值，而染色体则代表具体的解向量。
importrandom# 目标函数，这里以 f(x,y)=(x-10)^2+(y-20)^2 为例deffitness(individual):x=individual[]y=individual[1]return(x-10)**2+(y-20)**2# 生成初始种群（个体数为pop_size，每个个体由两个基因构成）defgenerate_initial_population(pop_size,gene_len):population=[]foriinrange(pop_size):individual=[]forjinrange(gene_len):individual .append(random.uniform(-50,50))# 基因取值范围为[-50,50]population.append(individual)returnpopulation# 交叉操作（选取概率较高的前两个个体进行交叉）defcrossover(parents,offspring_num ):offspring =[]foriinrange(offspring_num ):child =[]forjinrange(len(parents[])):ifrandom.random()<0.5:child .append(parents[][j])else:child .append(parents[1][j])offspring.append(child)returnoffspring# 变异操作（某个基因以一定概率发生随机改变）defmutate(individual,mutation_prob):foriinrange(len(individual)):ifrandom.random()<mutation_prob:individual[i]+=random.normalvariate(,1)returnindividual# 选择操作（针对种群中的每个个体进行选择，返回最优解）defselection(population,offspring_num ):fitnesses=[]forindividualinpopulation:fitnesses .append(fitness(individual))selected=sorted(zip(population,fitnesses ),key=lambdax:x[1])[:offspring_num ]return[x[]forxinselected]# 遗传算法主函数defgenetic_algorithm(pop_size,gene_len,max_iter,crossover_prob,mutation_prob):# 生成初始种群population=generate_initial_population (pop_size,gene_len)# 迭代寻找最优解foriinrange(max_iter):# 计算适应度并选择前两个个体进行交叉 parents=selection(population,2)offspring=crossover(parents,pop_size-2)# 对新个体进行变异操作mutated_offspring=[mutate(x,mutation_prob)forxinoffspring]# 用于与新个体进行竞争的父代是不变的，保护历史最优解 new_population=selection(population,2)+mutated_offspring# 输出历史最优解best_individual=min(population,key=fitness)print("Generation {}: Best Fitness {}" .format(i+1,fitness(best_individual)))# 更新种群population=new_population# 输出最优解和最优适应度 best_individual=min(population,key=fitness)print("Best Solution: ",best_individual)print("Best Fitness: " ,fitness(best_individual ))# 示例运行genetic_algorithm (pop_size=100,gene_len=2,max_iter=100,crossover_prob =0.8,mutation_prob=0.005)上述代码实现了一个简单的遗传算法，用于求解函数的最小值。
25个经典的元启发式算法
25个经典的元启发式算法元启发式算法（metaheuristic algorithm）是一种用于解决复杂优化问题的算法。
它们通常基于自然界的现象或者数学模型，能够快速、有效地寻找到全局最优解或者接近最优解。
下面我们来看看25个经典的元启发式算法。
1.蚁群算法（Ant Colony Optimization）:模拟蚂蚁寻找食物的行为，用于解决组合优化问题。
2.遗传算法（Genetic Algorithm）:模拟生物进化的过程，用于解决优化问题。
3.粒子群算法（Particle Swarm Optimization）:模拟鸟群觅食的行为，用于解决连续优化问题。
4.模拟退火算法（Simulated Annealing）:模拟固体退火的过程，用于解决组合优化问题。
5.蚁狮算法（Ant Lion Optimizer）:模拟蚁狮捕食的过程，用于解决连续优化问题。
6.蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm）:模拟蝗虫觅食的行为，用于解决优化问题。
7.人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm）:模拟蜜蜂寻找花蜜的行为，用于解决优化问题。
8.蝇算法（Fly Algorithm）:模拟蝇类觅食的行为，用于解决优化问题。
9.骨骼优化算法（Skeleton-based Optimization Algorithm）:模拟骨骼结构的优化过程，用于解决优化问题。
10.人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm）:模拟鱼群觅食的行为，用于解决优化问题。
11.基因表达式编程算法（Gene Expression Programming Algorithm）:模拟基因调控的过程，用于解决优化问题。
12.蚁狮算法（Ant Lion Optimizer）:模拟蚁狮捕食的过程，用于解决连续优化问题。
13.蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm）:模拟蝗虫觅食的行为，用于解决优化问题。
2010杀毒软件排行榜 附各杀毒软件详细介绍
第二名：Kaspersky（卡巴斯基） 银奖
第三名：Webroot Antivirus 铜奖
第四名：G DATA AntiVirus
第五名：ESET NOD32
第六名：ParetoLogic Anti-Virus PLUS
第七名：AVG Anti-Virus
6.Safeguards Your Privacy and Personal Information--保障您的隐私和个人信息
7.Secures Your E-Mail--确保您的E-mail安全
8.Easy to Use--易于使用
9.Minimal Impact on Computer Performance--尽量不影响计算机的性能
功能和优点：
1、检测和彻底清除病毒、间谍软件和其他恶意恶意软件；
2、在深入扫描及清除过程发现和消除最复杂的威胁；
3、检测和清除已知rootkit；
4、阻止访问恶意软件相关的网址；
5、可定制的扫描；
6、快速，易于使用；
7、免费数据库更新，让您免受最新的威胁。
卡巴斯基控制所有可能的病毒进入端口，它强大的功能和局部灵活性以及网络管理工具为自动信息搜索、中央安装和病毒防护控制提供最大的便利和最少的时间来建构你的抗病毒分离墙。杀毒软件排行榜卡巴斯基抗病毒软件有许多国际研究机构、中立测试实验室和 IT 出版机构的证书，确认了卡巴斯基具有汇集行业最高水准的突出品质。
第二：Kaspersky（卡巴斯基）。
Kaspersky（卡巴斯基）杀毒软件来源于俄罗斯，查杀病毒性能远高于同类产品。之前曾介绍过卡巴斯基三年版，可以用一年的价格购买三年的升级使用权，同样也是个不错的选择。
排名前十的杀毒软件
第一名：比特梵德反病毒专业版2011BitDefender的安全保护技术被所有主要独立评测机构-如ICSA 实验室和英国西海岸实验室-所承认，其技术优势主要表现在：虚拟环境中行为启发式分析：(B-HA VE，Behavioral Heuristic Analyzer in Virtual Environments) - 在计算机内生成虚拟环境，模拟软件运行并识别是否存在恶意插件，将病毒与您的操作系统完全隔离。
新病毒的快速响应,BitDefender以小于1小时的新病毒响应时间在众多防病毒软件中独占鳌头同时在BitDefender 2011中改进了病毒扫描和Active Virus Control（活动病毒控制）。
另外BitDefender 2011还提供了最新的安全解决方案，例如主动防护、系统维护和备份功能。
BitDefender 2011最重要的功能就是Active Virus Control和Usage Profiles（使用模式）功能。
Active Virus Control可以通过监测应用程序和类似病毒的活动，为用户提供删除病毒代码的先进启发式技术。
用法概况可以帮助用户量身定制适合自己的安全解决方案。
因此，BitDefender 2011用户可以选择典型、家长和游戏这三种模式。
方便灵活、直观易用的配置向导，是BitDefender 2011版的亮点。
最新的BitDefender 2011带有一个自动更新的架构，性能稳定，并自动检查系统文件，保护安全文件，在三个简单的功能类别：组件检查，截获数据，处理数据和组件，用户可以设置这些模块。
BitDefender 2011 技术新优势更多的保护：今天的许多隐形病毒，通过设计一开始铺设休眠，从而避免反病毒软件的查杀，只有当你的计算机最脆弱的时候才会攻击。
比特梵德2011采用了尖端的安全系统，主动病毒控制，24小时监控计算机上的所有进程，阻止任何的恶意行为，防止造成任何损失。
数学建模中用到的启发式算法
数学建模中用到的启发式算法
启发式算法是一种通过显式的方法解决问题的技术，它常常被用在解决复杂的数学建模问题。
它的优点在于它可以快速地找到最优解，而无需进行一次详细的。
启发式算法的基本结构是通过一系列概率分布函数来生成候选解决方案，它们会根据先前的经验以及当前的模型来评估这些候选方案，并且选择最有可能的候选方案作为解决方案。
启发式算法在数学建模中的一个有用的应用是局部最优化。
局部最优化算法包括模拟退火（SA）、遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）。
这三种算法都是一种启发式算法，它们的目标是在一系列可能的候选解决方案中，找出一个尽可能接近最优解的解决方案。
模拟退火算法模拟了物理冷却过程，利用热量的传递作为一种方法，从而在空间中以一定的概率寻找最优解。
它的基本假设是，能量会沿着温度的降低而流向最低点。
尽管很多时候不能找到全局最优解，但它还是能够快速地找到一个良好的、可接受的最优解。
遗传算法是一种最优解的启发式算法，它模仿生物进化的过程，如遗传、变异和选择，并用它们来更新候选解决方案。
启发式算法 选择题
启发式算法选择题
摘要：
1.启发式算法的定义和特点
2.启发式算法在选择题中的应用
3.启发式算法的优势和局限性
4.启发式算法在未来的发展前景
正文：
一、启发式算法的定义和特点
启发式算法（Heuristic Algorithm）是一种通过经验或者启发规则来解决问题的算法，它是一种在有限时间内找到满意解的算法，而不是找到最优解。
启发式算法的特点是其在计算过程中使用了启发式函数，这个函数可以在一定程度上估计解的质量，使得算法能够在较短的时间内找到一个可行解。
二、启发式算法在选择题中的应用
在教育领域，选择题是一种常见的考试形式。
启发式算法在这方面的应用主要体现在两个方面：一是智能推荐，即根据学生的学习情况和历史数据，给学生推荐适合其难度和知识点的选择题；二是自动批改，即根据启发式算法，自动判断学生的答案是否正确。
三、启发式算法的优势和局限性
启发式算法的优势在于其能够在较短的时间内找到一个可行解，这对于很多实际问题来说，已经足够满足需求。
而其局限性在于，由于没有使用最优解的求解方法，启发式算法得到的解可能不是最优解，这在一些对解的质量要求
较高的场景中，可能会出现问题。
四、启发式算法在未来的发展前景
随着人工智能和大数据技术的发展，启发式算法在未来的应用前景将会更加广泛。
在未来，启发式算法将会更加智能化和个性化，能够根据不同的场景和需求，提供更优质的服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
——检测未知病毒反病毒软件除了要被动地检测出已知病毒外，还更应该主动地扫描未知病毒。
那么，反病毒软件的扫描器到底是如何工作的呢？信息安全研究和咨询顾问Andrew Lee（安德鲁•李）首席研究主管ESET公司本文由NOD32中国官方论坛组织翻译/forum/目录页数简介5了解检测6病毒 6 蠕虫7 非复制型恶意软件7启发式究竟指什么？9特征码扫描10 启发式的对立面11 广谱防毒技术12 我绝对肯定13 灵敏度与误报14 测试的争议16结论：启发式技术的尴尬19参考文献21术语表22作者简介大卫·哈利大卫·哈利从20世纪80年代末就开始研究并撰写有关恶意软件和其它电脑安全问题的文章。
2001－2006年，他是英国国家健康中心（UK’s National Health Service）的国家基础设施安全管理人员，专门研究恶意软件和各种形式的电子邮件的滥用，负责威胁评估中心（Threat Assessment Center）的运作。
2006年4月起，他从事独立作家和安全技术顾问的相关工作。
大卫的第一部重要著作是《病毒揭秘（Viruses Revealed）》（Harley，Slade，Gattiker），奥斯本的计算机病毒防护全面指南。
他参与编写并审核了很多其它有关计算机安全和教育方面的书籍，以及大量的文章和会议论文。
最近，他作为技术编辑和主要撰稿人参加了《企业防御恶意软件的AVIEN指南（The AVIEN Guide to Malware Defense in the Enterprise）》的编写。
这本书将在2007年由Syngress出版社出版。
联系地址：8 Clay Hill House, Wey Hill, Haslemere, SURREY GU27 1DA电话：+44 7813 346129网址：安德鲁·李安德鲁·李，国际信息系统安全协会会员，ESET公司的首席研究员。
他是反病毒信息交换网络（Anti-Virus Information Exchange Network，AVIEN）和它的姊妹团体——AVIEN信息和早期预警系统（AVIEN Information & Early Warning System，AVIEWS）的创建者之一。
他是亚洲反病毒研究协会（The Association of Anti-virus Asia Researchers，AVAR）的会员，也是WildList国际组织（一个负责收集流行性计算机病毒活体样本的组织）的记者。
在加入ESET公司之前，他作为一名资深安全管理人员帮助英国的一个大型政府组织防范恶意软件。
安德鲁写了大量的有关恶意软件方面的文章，并经常在包括AVAR、EICAR、Virus Bulletin在内的各种会议和活动中发言。
ESET公司地址：610 West Ash Street, Suite 1900, San Diego, California 92101, U.S.A.电话: +1.619.876.5400传真: +1.619.876.5845网址：简介俗话说―不太明白不要紧，错误认识要不得‖计算机领域一些最持久的误解是与病毒和反病毒技术相关的。
在早期的反病毒研究中，反病毒软件只能明确检测已知病毒的说法受到了广泛的支持。
但当时这种说法并不完全正确，一些反病毒程序并不检测特定的病毒，而是检测并且阻止类病毒行为或者文件中的可疑变化。
而这在现在看来是完全错误的。
商业反病毒系统将多种更广谱的方法作为特征码扫描的补充，这些方被统称为启发式分析。
此外，大多数当代的反病毒产品能够检测多种恶意软件（malware 是―malicious‖ and ―software‖这2个单词合并写成），而不仅仅是病毒。
这些手段可能和其它的安全技术（如垃圾邮件和钓鱼信息的检测）组合运用。
本文的目的在于解答一些关于反病毒技术工作原理的困惑，并且阐明我们对病毒防护机制，特别是启发式分析所抱的期望中，哪些是现实的。
关于启发式扫描的特点，本文将做较为详细的讨论。
现在我们简单的描述下启发式分析：分析某个未被定义为恶意软件的程序是恶意软件（恶意的或者病毒的）可能性的方法。
了解检测一个反病毒程序检测什么？实际上非常多，包括一些技术上来说并不是病毒的程序。
大多数我们提到的病毒可能被称为恶意软件更为准确。
讽刺的是许多在市场上销售的专杀产品（比如检测间谍或者木马程序的）都宣称是必备的，他们的理由是反病毒软件只能检测病毒。
事实上，商业的反病毒产品涉及的恶意软件的范围比大多数专杀程序要广。
专杀程序可能在它的特定范围内检测到更多的威胁，但是这不仅与程序检测已知威胁及其类型的能力有关，还包括以下几个因素:◆ 程序的广谱检测能力 ◆ 区分不同恶意软件的标准◆样本共享机制（相比其它恶意软件检测领域的厂商，反病毒厂商为此采取了行之有效的交换途径）下面的章节讨论了3个主要的恶意软件类型。
完整的恶意软件分类方法将不在本文讨论的范围内。
病毒期待反病毒软件检测病毒，当然是合情合理的。
因为多年来反病毒软件在检测病毒方面如此成功，也正是由于这部分原因，以至于它检测其它类型恶意软件的能力被低估了。
虽然病毒有很多种定义，但一种被恶意软件研究者普遍接受的定义是―病毒是一种计算机程序，它能通过将复制自身（或者自身的变体）修改计算机中的其他程序，以达到感染目的‖ [1， 2]。
这个定义涵盖了很多种类型的病毒，包括：◆ 引导型病毒，硬盘分区病毒 ◆ 文件型病毒（寄生病毒） ◆ 混合型病毒 ◆ 宏病毒和脚本病毒大多数我们提到的病毒可能被称为恶意软件更为准确多年来反病毒软件在检测病毒方面如此成功，也正是由于这部分原因，以至于它检测其它类型恶意软件的能力被低估了。
尽管有些病毒类型现在已经很少见了（比如引导型病毒和硬盘分区病毒），但是反病毒程序一般都能检测在该平台上（有时包括其它平台）发现的这类已知病毒。
通常，反病毒软件也善于通过启发式的方式检测新的或未知的病毒种类。
蠕虫业界从未在蠕虫的定义上真正地达成一致，如科恩所说―蠕虫是一种病毒的特例‖ [1]，但不论蠕虫是怎样的特例，反病毒软件通常都能检测它们。
对于蠕虫的不同定义甚至比针对病毒的还要多，但是大部分反病毒研究者将蠕虫定义为一种以非寄生方式复制的程序，也就是说，它不把它自身附加到一个寄主文件上。
邮件群发者可以描述为一种特殊类型的蠕虫. 多数反病毒厂商将这种通过电子邮件传播的恶意软件视为蠕虫，但是一些邮件群发者具有纯病毒的特点（比如，Melissa 事实上是一种纯病毒，一种能够像蠕虫一样传播的宏病毒，而W32/Magistr 则是一种文件型病毒）。
对于新型蠕虫变种的检测，厂商同样有很好的手段。
比如说，新型邮件群发器几乎在出现的同时，就被通信安全服务供应商及其系统列入了黑名单.非复制型恶意软件这个定义是根据上文的定义得出来的，即如果一个恶意软件不具有复制能力，那它就不是病毒或者蠕虫。
但是这并不意味着反病毒软件不能检测到它，除非其不具有威胁。
要说明的是，即使当反病毒厂商过去常以非复制型的对象不是病毒为由拒绝对它们的检测时，一些非自我复制的对象（它们当中的一些甚至不是可执行程序，更不要说是有恶意的了）仍然能被检测到并且报毒。
例如：◆ 未遂病毒(复制自身失败的病毒)和损坏的病毒 ◆ 垃圾文件◆ 与病毒相关的非病毒程序，如病毒原体，释放器，病毒生成器◆ 合法的测试程序如EICAR 测试文件[4]许多已传播多年的非复制型病毒，由于管理不善，仍然被一些评测机构作为样本，用于针对杀毒软许多已传播多年的非复制型病毒，由于管理不善，仍然被一些评测机构作为样本件的测试中。
绝大部分厂商早已不再拒绝将这些病毒的特征码添加到其产品的病毒库中，避免因没有检测出这些病毒样本，而取得不理想的测试成绩。
遗憾的是，日趋复杂的启发式扫描引擎，也只是刚好跟上了杀毒软件测试者不断更新的测试手段，有时新的测试手段也并非恰当。
本文的后面部分会简略地分析测试产品启发式扫描能力时，技术上可接受的方式。
人们了解最多的非复制型恶意软件是木马程序（或简称为木马）。
木马程序声称能执行一些有用的操作或提供一些必要的功能，可能也确实如此。
但同时它也会执行一些用户并不希望或不需要的操作。
这包括一系列特定的恶意软件：◆病毒释放器；◆键盘记录器；◆破坏性木马程序；◆下载者；◆间谍程序；◆广告程序；◆内核后门与stealthkits◆玩笑程序；◆僵尸程序(机器人程序，远程控制木马，DDoS 客户端等)可自我复制的恶意软件（如病毒）有时也被认为是木马程序（或称为木马型病毒，这表示这种木马通过将一个以前合法的程序损坏，修改或替换而引起破坏），大部分人可能会发现这样的分类所带来的困惑多于帮助。
检测出所有非复制型恶意软件要比检测出所有形式的病毒更加困难，因为不仅要测试程序的复制能力，还要测试程序的一系列作用。
争论的焦点在于，判断一个程序是不是木马程序（或恶意软件），是否应更多根据其目的来界定，而非功能来界定。
例如，一个键盘记录程序如果是经过用户授权或用户自愿安装的，即使它的功能与木马程序是相同的，那么它也不算是木马程序。
这会给检测带来问题，因为电脑在判断目的方面的能力弱于人类。
间谍软件和广告软件（可能由于媒体的过多关注，以及大量针对性产品的存在）已经被划分为了不同恶意软件的子类。
尽管人们经常争论，广告软件不一定就是恶意软件，但这种区别是大多情况下没有意义的。
而同样的争论也适用于该类别的几乎所有其他项目，因为一个程序的行为并不能作为判定恶意软件的标准，而是在于程序员的不良意图与用户期望值之间存在着的差别。
启发式究竟指什么？―启发式‖（Heuristic ）是指探索和发现的行为或过程。
牛津英文词典将启发式定义为―让某人能够自主的探索和学习‖或者（在计算领域）―仅依靠宽泛的定义，或者依靠不断尝试和汲取失败经验教训的方法来解决问题[6]。
‖韦氏词典将其定义为―依靠实验尤其是反复试验，通过尝试和汲取失败经验教训的方法，来帮助学习、探索或者解决问题‖或者（在计算领域）―一种利用自主学习的手段（通过反馈的评估）来提高表现，以探索解决问题的技术[7]。
‖启发式程序通常被认为是一种具有人工智能的应用程序，而且也是一种解决问题的工具。
启发式程序的编写，例如用于专门系统的程序，建立于一些从经验中提取的规则，它通过不断积累经验产生更好的解决方法，并且增加自己的知识库。
当启发式分析被用于处理恶意软件时（当然还包括垃圾邮件和流氓软件），尽管涉及反复试验和从经验中学习的原理，却又有更多限定的含义。
启发式分析使用基于规则的方法来诊断一个有潜在威胁的文件(或信息，如果是分析垃圾邮件的话)。