![cover image](https://wikiwandv2-19431.kxcdn.com/_next/image?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/da/Greedy_algorithm_36_cents.svg/langhu-640px-Greedy_algorithm_36_cents.svg.png&w=640&q=50)
Mohó algoritmus
olyan algoritmus, amely lépések sorozatában helyileg optimális döntéseket hoz a globális optimum elérése érdekében / From Wikipedia, the free encyclopedia
A mohó algoritmus vagy greedy algoritmus az a problémamegoldó algoritmus, amely helyi optimumok megvalósításával próbálja megtalálni a globális optimumot. Ez például az utazó ügynök problémájaként ismert feladatban azt jelenti, hogy minden állomásról a legközelebbi, addig még nem látogatott városba fog utazni az ügynök.
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/da/Greedy_algorithm_36_cents.svg/640px-Greedy_algorithm_36_cents.svg.png)
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8c/Greedy-search-path-example.gif/220px-Greedy-search-path-example.gif)
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/06/Greedy_Glouton.svg/320px-Greedy_Glouton.svg.png)
Általánosan öt pillérre támaszkodik:
- egy halmazból veszi a jelölteket, amelyekkel felállítja a megoldáshalmazt
- egy kiválasztó függvény, amely a legjobb jelöltet választja ki a megoldás reményében
- egy lehetőségvizsgáló függvény, amely megnézi, hogy egy jelölt alkalmas-e a megoldásra
- egy célfüggvény, amely egy értéket megoldásnak, vagy részleges megoldásnak jelöl
- egy megoldásfüggvény, amely jelzi, ha megtaláltuk a teljes megoldást.
A módszer jól alkalmazható néhány matematikai probléma megoldásában, de nem garantálja sok probléma megoldását.
![]() | Ez a szakasz egyelőre üres vagy erősen hiányos. Segíts te is a kibővítésében! |