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[问题求助] 不得不看的超形象优化算法——一看就懂

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发表于 2009-8-10 17:48 |只看该作者 |倒序浏览
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本帖最后由 sea_star666 于 2010-2-12 22:49 编辑
( b0 }- J' a0 N0 q2 I( e$ }5 w1 k6 D
局部搜索,模拟退火,遗传算法,禁忌搜索的形象比喻:9 V0 I8 f# L5 [3 C, q3 p
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。
. I# E2 ^  R! M$ f1 O
1.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。
  n' D* s: N  S
2.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。
4 a3 @. l% v8 R  n9 w0 _% i
3.兔子们吃了失忆药片,并被发射到太空,然后随机落到了地球上的某些地方。他们不知道自己的使命是什么。但是,如果你过几年就杀死一部分海拔低的兔子,多产的兔子们自己就会找到珠穆朗玛峰。这就是遗传算法。3 ]& H/ w# \0 J% r, Y
4.兔子们知道一个兔的力量是渺小的。他们互相转告着,哪里的山已经找过,并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。他们制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。
zan
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感觉模拟退火还是没把本质揭示出来……
3 a( |) r, A0 \1 v; f) A不过确实是够形象的O(∩_∩)O哈哈~
, {' ^4 k3 B0 m; U顶顶啊!
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    模拟退火还不是很理解。其他的蛮形象的,谢谢。不过要把算法转化为程序也不容易啊
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