现代优化算法 禁忌优化算法模拟退火 遗传算法

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现代优化算法是80年代初兴起的启发式算法。这此算法包括禁忌搜索，模拟退火，遗传算法，人工神经网
, a/ j9 k) Z) ^" g: X3 q& ~1 C。它们主要用于解决大量的实际应用问题。目前，这些算法在理论和实际应用方面得到了较大的发展。无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目标一求NP-hard组合优化问题的全局最优解。虽然有这些目标，但NPhard理论限制它只能以启发式的算法去求解实际问题。启发式算法包含的算法很多，例如解决复杂优化问题的蚁群算法有些启发式算法是根据实际问题而产生的，如解空间分解、解空间的限制等，另一类算法是集成算法，这些算法是诸多启发式算法的合成。现代优化算法解决组合优化问题，如TSP（TravelingsalesmanProblem）问题，QAPQuadraticAssignmentProbIem问题，JSP（Job-shopSeheduhngProblem问题等效果很好。
本文为大家一篇现代优化算法的文章,可以帮助大家更好的认识现代算法.
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