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刘光远、贺一、温万惠著《禁忌搜索算法及应用》一书,北京:科学出版社,2014年9月出版,编号13625455,P164.

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简介:
该研究探讨了禁忌搜索算法及其在实际应用中的运用。本书由刘光远、贺一、温万惠共同撰写,由北京科学出版社于2014年9月出版,并获得编号13625455。本书共计包含1362页,其中P164章节详细阐述了禁忌搜索算法的相关内容。

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  • ___2014.09_P164.pdf
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    本书由刘光远、贺一和温万惠合著,于2014年9月在北京科学出版社出版。全书共164页,深入探讨了禁忌搜索算法的理论基础及其在不同领域的应用实践。 《禁忌搜索算法及应用》由刘光远、贺一和温万惠著,于2014年9月在北京科学出版社出版。该书在第164页详细介绍了相关内容。
  • 电磁(王秉中,2002
    优质
    《计算电磁学》是由王秉中编著的一本专业书籍,于2002年由科学出版社首次出版。该书系统地介绍了计算电磁学的基本理论和方法,并结合实际应用进行了深入探讨。 计算电磁学行业内比较经典的书籍详细介绍了现阶段常用的计算电磁学分析方法。
  • 在背包问题中的_背包_
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    本文探讨了禁忌搜索算法在解决经典背包问题中的应用,分析了其优化策略和求解效率,展示了该方法在处理组合优化问题中的潜力。 使用禁忌搜索算法解决背包问题:假设背包的容量是固定的,并且已知每种物品的体积和价值,目标是找出使总价值最大的最优解。
  • 关于不适定问题正则化解——继军,2005.09.pdf
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    本书由刘继军编著,于2005年9月由科学出版社出版。书中详细探讨了不适定问题的正则化理论与方法,并介绍了其在实际问题中的应用案例。 国内最经典的不适定问题研究教材目前在网络上还没有高清带书签的版本。
  • 现代基础——钟锡华,2003.pdf
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    《现代光学基础》是由钟锡华编著的一本关于光学科学领域的著作,首次出版于2003年由北京大学出版社发行。该书深入浅出地介绍了现代光学的基本理论和最新进展,是一本适合物理学专业学生及研究人员的优秀教材与参考书籍。 现代光学基础.钟锡华.2003.北大版.pdf 现代光学基础.钟锡华.2003.北大版.pdf 现代光学基础.钟锡华.2003.北大版.pdf 现代光学基础.钟锡华.2003.北大版.pdf
  • 现代基础——钟锡华,2003.pdf
    优质
    《现代光学基础》由钟锡华于2003年编写并出版,该书由北京大学出版社发行。书中全面系统地介绍了现代光学的基本理论和应用技术,是学习与研究光学领域的经典教材之一。 《现代光学基础》一书由钟锡华编写,于2003年由北京大学出版社出版。
  • PPT
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    本PPT介绍禁忌搜索算法的基本原理、步骤及其在解决组合优化问题中的应用。通过实例分析展示该算法的独特优势与局限性。 禁忌搜索算法是一种智能优化方法,主要用于解决复杂问题。其核心在于通过避免陷入局部最优解来寻找全局最优解。 该算法基于局部搜索技术,在解空间中探索邻域以找到更优的解决方案。所谓“邻域”,是指一个点的所有邻居构成的集合;而如何定义这些邻居则取决于决策变量的具体表示方式,这对现代优化方法至关重要。 禁忌搜索的关键参数包括:邻域映射(即从当前状态到其潜在改进方案的过程)、禁忌表(记录已探索或需避免的状态)以及停止准则。前者负责指导算法下一步应访问哪个解;后者用于追踪哪些操作已被禁止以防止重复和循环,而停止准则是确定何时结束搜索的条件。 在实际应用中,如旅行商问题(TSP)、流水车间调度(Flow-shop Problem)及资源分配等问题上,禁忌搜索展现了其独特的优势。它能够有效避免陷入局部最优解,并有助于发现全局最佳解决方案;然而缺点是计算时间相对较长。 对于TSP而言,邻域可以定义为两个城市位置的互换(即2-opt操作),这种策略还可以扩展到k-opt形式以处理更复杂的场景变化。此外,在算法执行过程中,会首先选择一个初始可行解并记录当前最优解xbest;然后从候选集S中选出最佳新解,并更新全局最优状态。 总体而言,禁忌搜索技术凭借其灵活性和强大的优化能力在众多领域得到广泛应用。
  • MATLAB在数字信处理中的——永革
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    本书由万永革编著,深入浅出地介绍了MATLAB在数字信号处理领域的应用,涵盖信号分析、滤波器设计等多个方面,适用于相关专业师生及工程技术人员。出版方为科学出版社。 这本书共有510页。文件是一个压缩包。
  • 2008租车GPS数据2009日数据
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    该资料包含2008年1月份北京市出租车GPS轨迹数据以及2009年某一天的类似数据,可用于交通模式分析和城市规划研究。 09年的数据包含了坐标、时间、载客状态、方向角和速度等信息,可用于进行轨迹预测及出行需求分析。
  • 探析
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    《禁忌搜索算法探析》一文深入探讨了禁忌搜索算法的基本原理、发展历程及在解决组合优化问题中的应用,并分析其优势与局限性。 禁忌搜索算法是一种用于解决复杂优化问题的智能随机算法,在寻找全局最优解方面具有独特优势。该算法借鉴了启发式方法的思想,但通过引入一种特殊的机制来避免过早陷入局部最优解。其核心在于模拟人类记忆过程,利用“禁忌”策略防止重复探索已经确定为次优的选择区域,并辅以“特赦”规则确保搜索的多样性和有效性。 优化问题通常面临巨大的挑战,包括庞大的搜索空间、复杂的约束条件以及求解者的知识局限性等。因此,在信息技术领域中,研究新的和改进的算法一直是热门课题之一。智能随机算法通过全局探索来寻找近似最优解,并不依赖于特定的问题特性。禁忌搜索算法(TS)利用“禁忌表”与特赦准则相结合的方法,既避免了陷入局部最优的风险,又保证了整个搜索过程的有效性和多样性,在组合优化、机器学习及生产调度等领域展现出了广泛的应用前景。 自1989年和1990年由Glover教授提出的开创性论文以来,禁忌搜索算法经历了持续的发展和完善。特别是在Werra团队的努力下,该方法在全球范围内得到了推广,并在加拿大建立了专门的研究机构。随着Glover与Laguna于1997年出版的专著,《Tabu Search》一书的发行,标志着禁忌搜索理论研究更加系统化和被广泛接受。 算法的基本原理是从一个初始可行解出发,在一系列可能的操作(或移动)中探索目标函数的变化,并通过“禁忌”机制避免重复访问某些已知为低效的状态。同时,“藐视”准则允许偶尔打破这些限制以促进更广泛的搜索范围,从而增加找到全局最优解的机会。 在实际应用方面,如函数优化、电路设计和神经网络等领域,该算法已经取得了显著的成果,并且在解决复杂问题时展现出了持续发展的潜力。其灵活性与适应性使得它成为处理那些传统方法难以应对的问题的有效工具之一。未来的研究将可能集中在进一步提高算法效率及精度上,并探索与其他优化技术结合的新途径以更好地解决多样化和复杂的实际挑战。