2018-4-8使用兔子的例子对比说明遗传算法，局部搜索，禁忌搜索，模拟退火方法

最新推荐文章于 2023-06-05 08:46:46 发布
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本文介绍了几种智能优化算法，包括遗传算法、局部搜索算法（如梯度下降）、禁忌搜索法和模拟退火算法等，旨在为读者提供这些算法的基本概念及其应用场景。

文章的来源：

【图文】智能优化算法_数学建模_王成章_模拟退火法_2011_百度文库

https://wenku.baidu.com/view/335c56e94afe04a1b071de13.html

声明：知识总结方便以后的查阅

1.遗传算法

2.局部搜索算法-----自己觉的是梯度下降的方法

3.禁忌搜索法


4.模拟退火算法




兔子走遍世界——物理学视角下的采样方法
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04-07 568
曾经有过一个「有志气的兔子」的故事，相信很多朋友都听过：为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法： 兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索，它不能保证局部最优值就是全局最优值。 兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。 兔子们吃了...
FPGA机器学习之机器学习的n中算法总结1
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机器学习是AI领域的重要一门学科。前面我描述过，我计划从事的
智能优化算法--遗传算法 模拟退火 禁忌搜索 蚁群算法等
04-01
系统介绍智能优化算法的一般内容和方法，包含遗传算法 模拟退火 禁忌搜索 蚁群算法，以及新进发展起来的算法.
模拟退火算法例子
企鹅菜鸟的成长过程
01-26 1万+
求解某一个方程fun(x)的极小值，很常见的以一种情况是当前的x不管增大还是减小，函数值fun(x)均是增大，这时x就是极值。这是一种完完全全的贪心算法。这样求出的极小值，并不一定整段函数的全局极小值，而极可能是局部极小值。 例如下图   可以看出，有三个点，均是极小值点，在这是三个点处，不管增大变量，或是减小变量，目标函数的值都会增大。而只有最左边的那个点，才是全局最优解。
模拟退火 禁忌搜索算法
11-25
本资料为研究生课程智能优化课程中模拟退火与禁忌搜索算法资料，包括示例代码，本课程自己授课PPT以及国外学者PPT，希望对大家有帮助
十大算法之详解模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集
10-18
首先，数学建模比赛一般分为优化类型的题目和数据分析或评价类的题目，需要3-4天提交一篇论文，三个成员需要有一名写手、一名编程人员和一名统筹调度（建模和想思路）人员，这三人的调度和论文撰写工作最好都要熟悉。是对题目的解答，而论文包括：摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型的建立与求解、模型的评价、模型的改进与推广、参考文献、附录几大部分，最关键的是摘要，摘要写的不好，论文直接pass掉。 而如果摘要写的还可以，就是论文格式和所用的模型了，三人均需要熟练掌握OFFICE软件，EXCEL可以处理数据，里面的一些公式和函数一定要会，Word也要熟练掌握，尤其是其中的mathtype公式编辑器，要求所有的公式都需要用公式编辑器输入。编程人员需要熟练掌握Matlab、SPSS、Lingo，都很简单。
智能算法解析：模拟退火、遗传算法与禁忌搜索
无论是局部搜索、模拟退火、遗传算法、禁忌搜索还是人工神经网络，它们都在各自的领域展现了卓越的性能，为计算机科学带来了深远的影响。深入理解和掌握这些算法，对于解决复杂问题和推动科技进步至关重要。
探索智能算法：模拟退火、遗传与禁忌搜索详解
智能算法学习笔记深入探讨了智能算法在工程实践中的应用，特别是那些相对新颖且具有启发性的技术，如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索和神经网络。这些算法通常模仿自然界的过程，旨在解决复杂问题，例如寻找全球最优解...
遗传算法解析：原理、组成与应用
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遗传禁忌搜索算法收敛性和时间复杂度分析
06-13
遗传禁忌搜索算法多用于车辆路径优化、旅行商问题等,试验证明:融合遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法相比单一算法的性能有较大提升,但缺少理论证明。本文阐述了遗传禁忌搜索算法的混合策略,从理论上对该算法的收敛性进行了证明,对时间复杂度进行了分析。应用马尔科夫链模型证明了遗传禁忌搜索算法是以概率1收敛到全局最优解的,并应用求解随机算法时间复杂度的方法,即求解算法的期望收敛时间,估算了该算法的时间复杂度,结果证明该算法的时间复杂度与所得解的多样性、问题规模以及遗传算法的种群数量有关。
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11-05 1101
一般来说，我们解决问题的过程就是寻找可行解的过程，当然可行解必须满足一定的约束条件，但是对很多问题来说，搜索可行解的过程非常复杂以至于都不知道去哪里搜索或不知道搜索的下一步该怎么走，在多项式时间内找不到合理的解，因此只能对应一个NDTM（Nondeterministic Turing Machine）来解决，即：对于下一步的动作，不知道确切的行为，只能尝试很多种方案才能够得出一个答案，即NP问题。那
【改进篇】Python实现VRP常见求解算法——禁忌搜索+模拟退火算法（TS+SA）
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基于python语言，实现经典禁忌搜索（TS）+模拟退火（SA）对车辆路径规划问题（CVRP）进行求解， 优化代码结构，改进Split函数。
遗传-粒子群算法&遗传-禁忌搜索算法求解TSP问题
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使用模拟退火与禁忌搜索解决Capacitated Facility Location Problem
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Capacitated Facility Location Problem 问题描述 Suppose there are n facilities and m customers. We wish to choose: (1) which of the n facilities to open (2) the assignment of customers to facilities The ob...
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奔跑的兔子
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