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TA的每日心情 | 开心 2024-6-5 18:09 |
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签到天数: 160 天 [LV.7]常住居民III
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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(tabuearch),模拟退火(simulated annealing),遗传算法(genetic algorithms),人工神经网络(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
2 s2 j7 c2 A) V0 R: k" {# v4 d+ u) o* |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-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 理论限制它们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(Ant ColonyAlgorithms)。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(Traveling Salesman Problem)问题,QAPQuadratic Assignment Problem)问题,JSP(Job-shop Scheduling Problem)问题等效: C' Y. D' B6 c8 y# {1 v* y
果很好。
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