Python实现禁忌搜索算法——一种全局优化算法

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本文介绍了禁忌搜索算法,一种用于解决复杂多局部最优问题的全局优化算法。通过Python代码展示了如何实现禁忌搜索算法,并以二维背包问题为例进行验证。算法包括候选解生成与选择、禁忌表维护,并通过实例证明了算法的有效性。

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Python实现禁忌搜索算法——一种全局优化算法

禁忌搜索算法是一种全局优化算法,主要用于处理复杂的、具有多个局部最优解的问题。禁忌搜索算法通过维护一个禁忌表,使得搜索过程不陷入已经搜索过的区域,从而避免陷入局部最优解。

下面我们将用Python语言实现一个禁忌搜索算法,并通过实例来验证算法的有效性。

首先,我们需要定义问题模型和目标函数。这里我们以二维背包问题为例,即有N个物品,每个物品有重量和价值两个属性,同时有一个容量为C的背包,需要选出若干个物品使得它们的重量之和不超过背包容量,同时价值之和最大。

代码如下:

import random

class KnapsackProblem:
    def __init__(self, N
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