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职场老油条170
这个作者很懒，什么都没留下…
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10、学习基于特征的启发式函数
本文详细介绍了如何利用以前的经验创建或改进启发式函数，重点探讨了归纳学习方法的应用及其与分析方法的结合使用。通过基于特征和样本的方法，可以有效提高启发式函数的质量，从而加速规划和搜索问题的求解。文章还展示了具体的技术实现和实验验证，为读者提供了全面的理解和实用的指导。原创 2025-06-13 15:24:53 · 60 阅读 · 0 评论 -
9、并行SAT求解中的控制基础子句共享策略
本文探讨了并行SAT求解中的动态子句共享策略，介绍了其技术背景、实现方法及实验评估结果。通过动态调整子句共享的大小限制和引入质量衡量标准，该策略有效降低了合作开销，维持了子句共享数量，并提高了子句质量，显著优化了并行SAT求解器的性能。未来研究将聚焦于新的质量衡量标准设计、大规模并行化以及反馈机制集成等方面。原创 2025-06-12 14:57:10 · 87 阅读 · 0 评论 -
8、约束编程中的连续搜索
本文深入探讨了连续搜索在约束编程中的应用及其技术细节，包括动态参数调整、自适应重启策略和机器学习技术的使用。实验结果表明，连续搜索能够显著提高求解器在多个问题家族中的性能。未来的研究方向包括主动学习的应用、更高效的特征设计以及集成学习方法的引入。原创 2025-06-11 13:31:51 · 73 阅读 · 0 评论 -
7、蚁群优化算法中的参数自适应控制
本文深入探讨了蚁群优化（ACO）算法中参数的自适应控制方法，分析了不同参数值对求解质量的影响，并通过实验验证了自适应控制策略在提升算法性能方面的有效性。文章还介绍了预设参数变化、基于解质量和信息素分布的自适应策略，并展示了其在TSP、RCPSP和UCP等问题中的应用效果。最后，提出了未来研究方向，包括更复杂的自适应策略和跨领域应用。原创 2025-06-10 09:11:45 · 168 阅读 · 0 评论 -
6、自适应算子选择与管理：进化算法中的动态优化
本文深入探讨了自适应算子选择与管理（AOS和AOM）在进化算法中的应用，包括设计原理、实现方法以及实验验证。通过动态调整算子选择，算法能够在不同搜索阶段提高效率、鲁棒性和适应性，适用于TSP、SAT等复杂优化问题，并展望了未来的研究方向。原创 2025-06-09 11:05:50 · 88 阅读 · 0 评论 -
5、强化学习在反应式搜索中的应用
本博文深入探讨了强化学习在反应式搜索中的应用，通过动态调整搜索参数提高搜索效率和效果。文中详细介绍了强化学习在Walksat、RSAPS、禁忌搜索等算法中的具体实现，并通过实验验证了其有效性。最后提出了未来的研究方向，如多目标优化、深度强化学习等。原创 2025-06-08 10:33:48 · 219 阅读 · 0 评论 -
4、学习搜索启发式方法的混合：提升搜索算法性能的新途径
本文探讨了通过学习和组合不同搜索启发式方法来提升搜索算法性能的新途径。文章分析了单一启发式方法的局限性，并介绍了如何利用机器学习技术（如基于案例的推理和支持向量机）构建高效的混合启发式方法。同时，结合实际应用场景（如生产调度、交通流量优化等），展示了混合启发式方法的强大性能，并展望了未来的研究方向。原创 2025-06-07 13:33:41 · 193 阅读 · 0 评论 -
3、基于案例的推理在自主约束求解中的应用
本文探讨了基于案例的推理（CBR）在自主约束求解中的应用，详细介绍了CBR的过程模型及其在搜索和约束求解中的角色。通过分析CPHYDRA系统的成功案例，展示了CBR在提高求解效率和适应性方面的优势，并展望了CBR在未来多个领域的广泛应用前景。原创 2025-06-06 09:08:23 · 353 阅读 · 0 评论 -
2、自动化算法配置与参数调优
本文深入探讨了自动化算法配置与参数调优技术，包括F-Race、ParamILS和EGO等工具的工作原理及应用。这些工具在解决NP难问题（如SAT问题、车辆路径问题）中表现出色，显著提升了求解器性能并减少了人工调参的时间。未来的研究将进一步探索更高效的配置方法，并将其应用于更多领域。原创 2025-06-05 16:41:36 · 165 阅读 · 0 评论 -
1、进化算法参数调优：系统化方法与自动化工具
本文深入探讨了进化算法中参数调优的重要性、挑战及系统化方法，并介绍了多种自动化调优工具。通过具体案例分析，展示了参数调优在实际问题中的应用效果，同时展望了未来的研究方向，包括自适应参数控制、多目标优化以及深度学习与进化算法的融合。原创 2025-06-04 09:18:49 · 129 阅读 · 0 评论