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[课件资源] 现代优化算法

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发表于 2010-6-1 12:29 |只看该作者
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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& `! o4 e) E5 m6 I6 M1 j# q0 e
search),模拟退火(simulated annealing),遗传算法(genetic algorithms),人工神经网
! X  x0 X* w* X6 q/ ?/ X9 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
' x' n( Y  e6 B4 G( D1 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
- t1 b3 y4 h2 G& ]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
4 {/ K$ U( v& u) C8 k4 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。
4 u3 x. M# j! C/ B) x) Z& a- 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
) {0 y/ v! O  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  O9 O. e! ^; |3 h# k8 o# A
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。
! F( z  a$ Z0 i* b0 Y" 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
5 p; O7 q7 }% |" T, q9 z& m(Quadratic Assignment Problem)问题,JSP(Job-shop Scheduling Problem)问题等效#  2 O8 ]: h" p% v
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    $ _  z! }* x3 a* O. o+ c% l% Z
    ( `1 n% q/ E, A7 D2 T6 E8 j
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