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[课件资源] 现代优化算法

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    发表于 2010-1-13 11:39 |只看该作者 |倒序浏览
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    包括禁忌搜索、模拟退火、遗传、神经网络。含算法简介,实例分析以及算法代码。(本文来自于数学中国社区,网址为http://www.madio.net/mcm

    现代优化算法.pdf

    257.61 KB, 下载次数: 1011, 下载积分: 体力 -2 点

    包括禁忌搜索、模拟退火、遗传、神经网络。

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    参加数学建模只是一个途径,为的是能能提高自己的能力,从中得到锻炼,为以后更好的发展奠定基础……

    群组数学建模

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    现代优化算法是80 年代初兴起的启发式算法。这些算法包括禁忌搜索(tabu
    # u, k7 k- ~5 Csearch),模拟退火(simulated annealing),遗传算法(genetic algorithms),人工神经网; |( l1 J2 x* {) g- }
    络(neural networks)。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3 x9 Y7 {! G4 r  f$ e
    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; u( b) f+ T2 c& r' c2 D+ ]
    标-求NP-hard 组合优化问题的全局最优解。虽然有这些目标,但NP-hard 理论**它) z& M2 m* X# Q! N7 T' b
    们只能以启发式的算法去求解实际问题。2 c4 A- j& G" N9 z; x7 s
    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(Ant Colony
    + B! B; U: O( S- b* P& w% y7 e2 d# k/ nAlgorithms)。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5 ~( M: s' q3 F3 r5 {% T- R6 \
    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。" P( G8 n# m7 @" d
    现代优化算法解决组合优化问题,如TSP(Traveling Salesman Problem)问题,QAP9 \5 s# H4 F/ ~6 P- u
    (Quadratic Assignment Problem)问题,JSP(Job-shop Scheduling Problem)问题等效
    ! q5 f7 f! a& X果很好。
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