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启发式算法
启发式算法是一种计算机算法,它试图解决某个问题的最优解,而不是找到所有解的算法。它的运作方式是,通过不断尝试新的解决方案,并评估其可能性来获得最优解。启发式算法常常在计算机图形学、人工智能等领域中使用。
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从枚举到贪心再到启发式(下) 启发式算法 :在一个合理的求解资源范围内(合理的时间,合理的内存开销等)求得一个较为满意的解。目前主要包括邻域搜索和群体仿生两大类。
对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法,人们常常称之为启发式算法(HeuristicAlgorithm)。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律,也有来自人类积累的工作经验。
现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。目前比较通用的启发式算法一般有模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)。
元启发式算法(MetaHeuristic Algorigthm)是启发式算法的改进,它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物,常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法等。
哪个大神有时间帮我对VRP问题用禁忌搜索算法编写一个lingo或者c语言可以...
求最短配送路径的话 应该是TSP问题吧,不应该是VRP问题。LINGO能很好地求解这两类模型,但用的整数规划原理或动态规划原理,不能用禁忌搜索。禁忌搜索,就用C或许能解决。
禁忌搜索算法的主要思想和特征
1、在搜索中,构造一个短期循环记忆表-禁忌表,禁忌表中存放刚刚进行过的 |T|(T称为禁忌表)个邻居的移动,这种移动即解的简单变化。禁忌表中的移动称为禁忌移动。
2、禁忌搜索是对人类思维过程本身的一种模拟,它通过对一些局部最优解的禁忌(也可以说是记忆)达到接纳一部分较差解,从而跳出局部搜索的目的。因而在计算搜索领域有着广泛应用。
3、禁忌搜索(Tabu Search或Taboo Search,简称TS)的思想最早由Glover(1986)提出,它是对局部领域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法,是对人类智力过程的一种模拟。
4、禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解,有意识地避开它(但不是完全隔绝),从而获得更多的搜索区间。兔子们找到了泰山,它们之中的一只就会留守在这里,其他的再去别的地方寻找。
5、禁忌搜索是人工智能的一种体现,是局部领域搜索的一种扩展。
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