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楼主: pengfeij

[课件资源] 现代优化算法

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发表于 2010-6-1 12:29 |显示全部楼层
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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) x; X+ a# ~* P& `! o
. L$ y5 {9 O7 d8 c5 xsearch),模拟退火(simulated annealing),遗传算法(genetic algorithms),人工神经网
9 \* ?% t& r( [3 x7 X/ ], e9 B) ?7 [2 g" q+ _& a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
9 V% R9 _% \6 m9 @1 b! U0 y/ w8 j: g# D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; m0 w, n# ?5 r5 L4 z% @$ S
9 m6 V9 w" ?" `; i* v# z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/ v. S0 s6 g( O* C
4 B" Y6 n' g4 P/ L0 e; Q2 e# V们只能以启发式的算法去求解实际问题。
/ r" I- ^7 l- a! F- I# t8 t( @: D" ?! G" n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
/ G( U" ~) l" u: t$ S) ?! l2 D1 d. SAlgorithms)。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! `# }. m7 S+ H3 e* s- j: n, X* k1 M$ N% Z& p1 z( o6 p4 n3 d( I; J
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。
8 ?( A4 ?% l( \" d7 z* D3 ~2 P" N. O) {现代优化算法解决组合优化问题,如TSP(Traveling Salesman Problem)问题,QAP5 y# U% h% G6 ~+ d9 V0 W
0 G( u1 H1 m% z8 \(Quadratic Assignment Problem)问题,JSP(Job-shop Scheduling Problem)问题等效#  8 W0 |2 x) [9 W+ Y
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