《局部搜尋算法及其在組合最佳化問題中的套用》是2019年科學出版社出版的圖書，作者是李睿智。
《局部搜尋算法及其在組合最佳化問題中的套用》是2019年科學出版社出版的圖書，作者是李睿智。內容簡介局部搜尋算法是一種重要的求解組合最佳化問題的啟發式算法，由於簡單且易於理解，其已受到越來越廣泛的重視。不同局部搜尋算法的差別...
在有限個可行解的集合中找出最優解的一類最佳化問題稱為組合最最佳化問題，它是運籌學中的一個重要分支。所研究的問題涉及信息技術、經濟管理、工業工程、交通運輸、通訊網路等諸多領域。組合最佳化算法(optimal combination algorithm)是一類在離散...
組合最佳化問題與金屬物體的退火過程可進行如下類比：組合最佳化問題的解類似於金屬物體的狀態，組合最佳化問題的最優解類似於金屬物體的能量最低的狀態，組合最佳化問題的費用函式類似於金屬物體的能量。為了克服局部搜尋算法極易陷入局部最優解的...
1 套用的一般要求 125 2 幾個典型組合最佳化問題的算法描述 127 3 程式和套用實例 142 4 在連續和非線性最佳化中的套用 165 第六章 模擬退火算法的改進和變異 169 1 加溫退火法 169 2 有記憶的模擬退火算法 174 3 帶返回搜尋的模擬...
而模擬退火，遺傳算法，禁忌搜尋，神經網路等從不同的角度和策略實現了改進，取得較好的“全局最小解”。算法分類 模擬退火算法 模擬退火算法的依據是固體物質退火過程和組合最佳化問題之間的相似性。物質在加熱的時候，粒子間的布朗運動增強...
很多情況下，能否較好的解決這個矛盾，往往成為搜尋算法最佳化的關鍵。套用案例 (1)題目：黑白棋遊戲 黑白棋遊戲的棋盤由4×4方格陣列構成。棋盤的每一方格中放有1枚棋子，共有8枚白棋子和8枚黑棋子。這16枚棋子的每一种放置方案都構成...
實際上，上述組合最佳化問題是一個規劃問題。解決這類最佳化問題的方法有各種規劃(線性、非線性、目標、整數、隨機、模糊)、遺傳算法、退火算法、神經網路、搜尋算法、拉格朗日鬆弛算法等。一個組合最最佳化問題可以用3個參 表示，其中D表示決策...
貪心法是求解關於獨立系統組合最佳化問題的一種簡單算法，求最小生成樹的Kruskal算法就是一種貪心法。但是，貪心法並不總能找到最優獨立集，貪心法能求得最優獨立集的充分必要條件是L為一個擬陣。事實上，求最大生成樹是關於擬陣的組合...
現階段算法為構造一個求解單目標的遺傳局部搜尋算法，然後基於此求解多目標組合最佳化問題算法。問題解法 旅行推銷員的問題，我們稱之為巡行（Tour），此種問題屬於NP完全問題，所以旅行商問題大多集中在啟發式解法。Bodin（1983）等人將旅行...
7.3.1變鄰域搜尋算法在組合最佳化問題中的套用 7.3.2變鄰域搜尋算法在連續最佳化問題中的套用 7.3.3變鄰域搜尋算法在物流配送系統集成最佳化問題中的套用 7.3.4變鄰域搜尋算法在開放式帶時間窗車輛路徑問題中的套用 7.4本章小結 7.5...
k-均值問題是經典組合最佳化問題, 也是著名的NP-難問題之一, 相應的Lloyd算法是數據挖掘的 十大經典算法之一. k-均值問題在人工智慧、數據挖掘、理論計算機科學、運籌學和管理科學中有 著廣泛的套用. 本書介紹k-均值問題及其變形的基於...
基於局部學習和自適應學習模型，提出了局部搜尋能力強、具備參數自適應學習能力的多目標Memetic 算法，建立了協作學習與最佳化的協同認知進化多目標最佳化框架。在理論研究的基礎上，開展了進化多目標最佳化在複雜網路結構分析等問題上的套用研究。針...
該方法利用某一最佳化問題的數學模型,通過修改該模型的精確求解過程得到有效的啟發式算法。這四種方法中分枝定界法套用較廣泛。該方法的基本思想是試圖通過枚舉解空間中的有限個解來獲得NP完全問題的局部最優解。它由分枝和定界兩個操作步驟...
實際套用 布穀鳥搜尋到工程最佳化問題中的套用已經表現出其高優效率經過幾年的發展，為了進一步提高算法的性能，CS算法的很多變體與改進逐步湧現。瓦爾頓（Walton）等提出了修正布穀鳥搜尋（ModifiedCuckooSearch，縮寫MCS）；伐立安（Valian）等...
同時利用新提出的算法解決理論上的經典組合最佳化問題，如無約束二進制二次規劃問題，和工程實踐中如通訊領域和數據挖掘領域的典型組合最佳化問題，驗證算法的最佳化性能，拓寬算法的套用領域。
該算法迅速成為進化計算領域的研究熱點和解決複雜組合最佳化問題的有效方法。SS算法最早在1977 年由Glover 為解決整數規劃問題而提出，但直到最近幾年才被學者們廣泛地關注與套用。SS採用基於種群的全局搜尋策略，運用“分散-收斂集聚”的智慧型...
4.7 GA的特點及其套用領域 第5章模擬退火算法 5.1 SA的基本思想 5.2固體退火過程的統計力學 5.3模擬退火模型 5.4 Metropolis算法與組合最佳化問題 5.5 SA的主要操作及實現步驟 5.6用SA求解TSP問題的例子 第6章禁忌搜尋算法 6.1...
