基于Shuffled Complex Evolution算法解决装箱问题

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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本文介绍了如何运用Shuffled Complex Evolution（SCE）算法解决装箱问题，旨在提高空间利用率并满足容器容量限制。文章提供了MATLAB代码实现，包括种群初始化、适应度计算、交叉和变异操作，展示了一种寻找装箱问题较优解的方法。

基于Shuffled Complex Evolution算法解决装箱问题

装箱问题（Bin Packing Problem）是一类经典的组合优化问题，在物流、运输和生产等领域中具有重要的应用。其目标是将一组物品放入有限数量的容器中，使得物品之间的空间利用率最高，同时满足容器的容量限制。在实际应用中，装箱问题可以帮助优化货物的运输成本、最大化仓库空间利用率等。

本文将介绍一种基于Shuffled Complex Evolution（SCE）算法解决装箱问题的方法，并提供相应的MATLAB代码实现。

SCE算法是一种基于进化策略的全局优化算法，它通过模拟生物进化过程中的交叉、变异和选择等操作，来搜索问题的最优解。SCE算法以群体为单位进行搜索，其中每个个体表示问题的一个解。在装箱问题中，每个个体代表一种物品的放置方案。

下面是使用MATLAB实现的基于SCE算法解决装箱问题的代码：

function [bestSolution, bestFitness] = binPackingSCE(itemSize
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【装箱问题】基于Shuffled Complex Evolution (SCE) 算法解决装箱问题 (BPP)附matlab代码
qq_59747472的博客
09-17 460
SCE（shuffled complex evolution ）是一种相对较新的连续性问题的元启发搜索算法。非常适合于求解具有多个局部最小的全局优化问题。SCE算法的主要特征是通过竞争进化和定期洗牌来确保每个复形获得的信息能在整个问题空间获得共享智能优化算法。
基于Shuffled Complex Evolution算法优化装箱问题
CyberGenius的博客
08-06 203
SCE是一种全局优化算法，能够优化非线性、多模态问题，并且具有较好的全局搜索能力和收敛速度。在此，我们将介绍如何使用SCE算法实现装箱问题的优化。装箱问题是一个经典的组合优化问题，目的是将一批物品装进指定数量和容量的箱子中，使得装箱数量最少或者利用率最高。首先，我们需要准备一个装箱问题的数据集。这里我们选择了一个物品数量为30的数据集，并将代码中的容量限制设置为100。通过以上实现，我们可以看到SCE算法对于装箱问题的求解效果较好，并且具有良好的全局搜索能力和收敛速度。分别表示缩放因子和交叉概率。
Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) Method：一种高效且稳健的全局优化方法。-matlab开发
05-31
SCE-UA 方法是一种通用的全局优化程序。 它最初是由段青云博士在水文系博士论文工作中开发的和水资源，亚利桑那大学，图森，AZ 85721，美国。 论文题目为“A Global Optimization Strategy for Efficient and Effective Calibration of Hydrological Models”。 该程序已被修改，使其更容易用于解决用户感兴趣的问题。 该算法在题为“Effective and Efficient Global Optimization for Conceptual Rainfall-Runoff Models”的文章中有详细描述，Water Resources Research, Vol 28(4), pp.1015-1031, 1992； 以及 Q. Duan、VK Gupta 和 S. Sorooshian 撰写的题
Shuffled Complex Evolution with PCA (SP-UCI) 方法：SP-UCI 方法是一种针对高维复杂问题的全局优化算法。-matlab开发
05-30
带有主成分分析的混洗复杂进化——加州大学欧文分校 (SP-UCI) 方法是一种针对高维复杂问题设计的全局优化算法。 它基于 Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) 方法（由段庆云博士等），但解决了在高维空间搜索中的一个严重问题，即“种群退化”。 种群退化问题是指在搜索高维参数空间时，搜索粒子的种群极有可能坍缩到参数空间的一个子空间中，从而失去探索整个参数空间的能力的现象。 此外，SP-UCI方法还结合了shuffled complex、Nelder-Mead单纯形和多正态重采样的优势，实现了高效有效的高维优化。
【生产调度】基于Harmony Search (HSPMS) 和 Shuffled Complex Evolution (SCEPMS) 实现并行机器调度附matlab代码
qq_59747472的博客
09-06 373
车间调度问题的复杂性使得传统的常规方法已经很难或者无法解决,研究新的解决方法显得越来越重要.近年来,以借鉴自然现象形成的智能优化算法因其良好的性能而得到了广泛的应用.许多研究者将精力集中在研究高性能的优化算法以及将算法用于求解现实中的实际问题上.Shuffled Complex Evolution (SCE)算法是一种较新的群体智能优化算法,具有很强的空间搜索能力,在解决大规模复杂问题时求解效率高,速度快智能优化算法。
【图像分割】基于混洗Shuffled Complex Evolution实现图像分割附matlab代码
matlab_dingdang的博客
09-07 387
解决全局优化问题的难度一般取决于问题的维数和目标函数的某些特征。本文讨论了其中五个特征，并提出了一种称为 shuffled complex evolution (SCE) 方法的函数优化策略，该方法有望为广泛的问题提供稳健、有效和高效的方法。SCE 方法基于对已证明对全局优化成功的四个概念的综合： (a) 概率和确定性方法的组合；(b) 聚类；(c) 跨越空间的复杂点的系统演变，朝着全球改进的方向发展；(d) 竞争演变。提出了两种基于 SCE 方法的算法。
【装箱问题】基于Shuffled Complex Evolution (SCE) 算法解决装箱问题 (BPP)附matlab代码...
m0_60703264的博客
09-17 44
1 内容介绍SCE(shuffled complex evolution )是一种相对较新的连续性问题的元启发搜索算法。非常适合于求解具有多个局部最小的全局优化问题。SCE算法的主要特征是通过竞争进化和定期洗牌来确保每个复形获得的信息能在整个问题空间获得共享2 部分代码%% Solving Bin Packing Prob...
基于Shuffled Complex Evolution算法的图像分割技术及MATLAB实现
本资源包提供了基于混洗Shuffled Complex Evolution (SCE) 算法实现的图像分割方法，并附带了完整的Matlab代码。SCE是一种用于优化问题的进化算法，通过模拟自然选择过程中的优胜劣汰，找到最佳解。 在图像处理和...
基于 Harmony Search (HSPMS) 和 Shuffled Complex Evolution (SCEPMS) 实现并行机器调度
带你成为别人眼中的大佬！
05-15 149
在每次迭代中，首先计算种群的适应度值，并根据 HMCR 参数选择要调整的个体和变量。因此，我们可以通过 SCE 算法优化机器任务之间的顺序和机器之间的执行时间，以尽可能地减少机器的总运行时间。Harmony Search 算法是一种基于音乐创作的优化算法，通过不断演奏、评价和改进的方式寻找最优解。在机器调度中，可以将作曲家看作机器任务，而每个音符则代表机器的启动时间和运行时间。因此，我们可以通过 Harmony Search 算法优化机器的启动时间和运行时间，以尽可能地减少机器的等待时间。
全局优化算法SCE-UA：重组复合形演化算法
Logic_9527的博客
09-14 1939
SCE-UA 算法（Shuffled Complex Evolution-University of Arizona，重组复合形演化算法）是一种基于种群进化思想的算法。该方法基于四个概念的综合：1、确定性和概率性方法的组合；2、朝着全局优化的方向，跨越参数空间的“复合形”点的系统演化；3、竞争演化；4、复合形重组。SCE-UA融合了单纯形法、随机搜索和生物竞争进化等方法，能够有效解决全局优化问题。
SFLA混合蛙跳算法
weixin_30918633的博客
09-19 1515
SFLA=SCE+PSO SCE: shuffled complex evolution algorithm(Duan 1992) = CRS(controlled radom search Price 1978)+Competive evolution(Holland 1975)+shuffling 一、前言 1.1　　SCE（混合复杂进化方法）的一些重要特征 SCE算法背后的理念是...
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 337
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 440
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 875
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
Anyview数据结构第一章（按需自取）
2302_79085918的博客
11-22 504
【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
最新发布
fengfuyao985的博客
11-25 270
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 226
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
布隆过滤器有哪些算法？
kupePoem的专栏
11-22 504
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。
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