转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhoubin1992/article/details/46440389 近期梳理,翻出了当年高级算法课程做的题目.禁忌搜索算法解决3SAT问题. 吐槽:数学符号怎样在编辑器里打出来啊,为了保留符号,我直接截图了. 1 SAT问题描写叙述 定理4.4.1: 赋值v为使CNF可满足的充要条件是f(x1,x2,-,xm)达到最小值0. 2  禁忌搜索算法 禁忌搜索算法是在局部搜索的过程中引进了贪心选择机制.并利用禁忌表改动邻域,通过构造的候选

C++实现禁忌搜索解决TSP问题 使用的搜索方法是Tabu Search(禁忌搜索) 程序设计 1) 文件读入坐标点计算距离矩阵/读入距离矩阵 for(int i = 0; i < CityNum; i++){ fin >> x[i] >> y[i]; } for(int i = 0; i < CityNum - 1; i++){ Distance[i][i] = 0; for(int j = i + 1; j < CityNum; j++){ double Ri

这个算法是在听北大人工智能mooc的时候,老师讲的一种局部搜索算法,可是举得例子不太明白.搜索网页后,发现<禁忌搜索(Tabu Search)算法及python实现>(https://blog.csdn.net/adkjb/article/details/81712969) 已经做了好详细的介绍,仔细看了下很有收获.于是想泡泡代码,看前面还好,后边的代码有些看不懂了,而且在函数里定义函数,这种做法少见,并且把函数有当作类来用,为什么不直接用类呢.还有就是,可能对禁忌搜索不太了解,可能具体算法在

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近

01 什么是禁忌搜索算法? 1.1 先从爬山算法说起 爬山算法从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较. 如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值 (既山峰最高点):反之就用最高的邻居节点来,替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的.如此循环直到达到最高点.因为不是全面搜索,所以结果可能不是最佳. 1.2 再到局部搜索算法 局部搜索算法是从爬山法改进而来的.局部搜索算法的基本思想:在搜索过程中,始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索.同样,局部搜索得到的解不一定是最优

迭代局部搜索(Iterated Local Search, ILS) 源代码下载请关注微信公众号[程序猿声],在后台回复:[ILS],不包括[]即可下载. 00 目录 局部搜索算法 简单局部搜索 迭代局部搜索 01 局部搜索算法 1.1 什么是局部搜索算法? 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.因为对于很多复杂的问题,求解最优解的时间可能是极其长的.因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,局部搜索就是其中一种.它是一种近似算法(Approximate algorithms). 局部

*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法. 启发式算法的目的在于短时间内获得较优解. 个人认为局部搜索(local search)几乎包括所有的求解MIP的启发式算法的核心框架,从简单的爬山算法(Hill-climbing)到复杂的禁忌搜索(Tabu search),从一个初始解出发的爬山算法(Hill-climbing)到一群初始解出发的遗传算法(Genetic algorithm),其核心框架都是local search. 所

前言 上一篇推文说了,后面的代码难度直线下降,各位小伙伴可以放去n的100次方心了.今天讲讲一些细枝末节,就是前面一直有提到的参数和一些状态的记录代码.这个简单啦,小编也不作过多解释了.大家直接看代码都能看懂,不过小编还是会把逻辑结构给大家梳理出来的.好了,开始干活. 01 ALNS_Iteration_Status 这个类,咳咳,不是抽象类了哈.主要用来记录ALNS迭代过程中的一些中间变量和状态等.主要是成员变量,成员函数都是简单的getter(获取成员变量的接口)或者setter(设置成员变

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”.进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作.与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法(具体介绍见博客[Math] 常见的几种最优化方法中的其他数学优化方法)相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织.自适应.自学习的特性,能够不受问题性质的限制,有效地

背景: 李航的<统计学习方法>一书中提到:决策树算法通常采用启发式算法,故了解之 问题解答: 时间有限,这里也只是将算法和启发式算法的区别和简单发展摘录如下: 一.算法和启发式方法之间的差别很微妙,两个术语的意思也有一些重叠.就本书的目的而言,它们之间的差别就在于其距离最终解决办法的间接程度:算法直接给你解决问题的指导,而启发式方法则告诉你该如何发现这些指导信息,或者至少到哪里去寻找它们. 二.发展 40年代:由于实际需要,提出了启发式算法(快速有效). 50年代:逐步繁荣,其中贪婪算法和局部

看过这篇博客的都应该明白,特征选择代码实现应该包括3个部分: 搜索算法: 评估函数: 数据: 因此,代码的一般形式为: AttributeSelection attsel = new AttributeSelection(); // create and initiate a new AttributeSelection instanceRanker search = new Ranker(); // choose a search methodPrincipalComponents eval

一.扩展问题分类: ★ the capacitated vehicle routing problem (CVRP) , 即classical VRP ★ the vehicle routing problem with time windows (VRPTW) , 带时间窗    - VRPHTW 硬时间窗   |   VRPSTW 软时间窗   |   VRPTD(VRP with Time Deadlines)带顾客最迟服务时间 ★ (VRPSD) the Vehicle Routing

1. 文化进化理论 威尔逊认为,从性质上来讲,文化进化总是以拉马克主义为特征的,即文化进化依赖于获得性状的传递,相对来说速度比较快:而基因进化是达尔文主义式的,依赖于经过几个世代的基因频率的改变,因而是缓慢的.威尔逊将可供选择的行为划分为分离的单位,称以文化基因.文化基因的传递可以是纯粹遗传的,也可以是纯文化的,此外,还可以通过基因──文化的方式传递,它同时兼有两者的某些特点:一方面,文化的发展在某种程度上要受到基因的制约和指导:另一方面,文化发明的压力又影响着基因的生存,且最终改变着遗传纽带的

OptaPlanner背景 在上一篇里喷了不少水,这一篇准备放点干货:其实也没办法完全干,因为很多预备知道在交待一下.好了,说一下关于OptaPlanner的背景.应用兼容性及其原理. 这一篇先说一下OptaPlanner是何方神圣,再看看它适用于哪种平台(.NET能用吗?老旧系统能用吗?),再从原理上探究一下,它是如何帮我们把一个看上去几乎不可能实现的工作,努力做到比经验丰富的老师傅更好的.下一篇我将会讲解OptaPlanner相关的基本概念,并教大家它的examples(示例)运行起来(这些

在之前的文章中,老猿已介绍过APS及规划的相关内容,也对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍,接下来的文章中,我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作来的小程序,并在这个小程序的基础上对Optaplanner中更多的概念,功能,及使用方法进行讲解.但在此之前,我需要先讲解一下Optaplanner在运行规则运算的原理.所以,本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容,作为后续通过示例深入讲解的基础.但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法,

本人本身是一个码农,已经服务了共和国各项事业(好像是说得有点漂,没办法段子看多了)大约一半工作时候了(按60岁退休的话),从一线的小码农,到现在成了老农,出产了不少或优或劣的各种码,几乎啥都做过.近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面,主要是APS在生产计划方面的应用,APS - Advance Planning and Scheduling. 高级计划与排程:其实也就是做计划,只不过使用了一些优化算法,另计划的质量更高一些.从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施,到现在自己在为公司开发排产引擎

前言&&为什么要学模拟退火 最近一下子学了一大堆省选算法,所以搞一个愉快一点的东西来让娱乐一下 其实是为了骗到更多的分,然后证明自己的RP. 说实话模拟退火是一个集物理与IT多方面知识与一身的高级随机化算法 所以更应该好好学了 PS:本文大部分内容参考rvalue大佬的博客,在本蒟蒻学习的过程过程中起到了极大的帮助. 什么是模拟退火&&模拟退火可以干什么 模拟退火算法(Simulate Anneal,SA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解.模拟

NP难问题求解综述 摘要:定义NP问题及P类问题,并介绍一些常见的NP问题,以及NP问题的一些求解方法,最后最NP问题求解的发展方向做一些展望.   关键词:NP难问题 P类问题 算法 最优化问题   正文: 一.NP难问题及P类问题 为了解释NP难问题及P类问题,先介绍确定性算法和非确定性算法这两个概念,设A是求解问题Π的一个算法,如果在算法的整个执行过程中,每一步只有一个确定的选择,则称算法A是确定性(Determinism)算法.设A是求解问题Π的一个算法,如果算法A以如下猜测并验证的方式

机器学习是AI领域的重要一门学科.前面我描写叙述过.我计划从事的方向是视觉相关的机器学习分类识别,所以可能在每一个算法的分析中,仅仅增加在视频.视觉领域的作用. 我毛华望QQ849886241.技术博客http://blog.csdn.net/my_share SA算法.Fea-G算法.DANOVA算法,SOA算法.Shooting算法. 这个是从网页中,百度说他们特有的算法. Fea-G算法.DANOVA算法,SOA算法.没有不论什么资料. shooting算法.叫射门算法(百度和必应的结果)