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变邻域搜索算法教程及MATLAB应用

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简介：
本书《变邻域搜索算法教程及MATLAB应用》深入浅出地介绍了变邻域搜索算法的基本原理、优化策略及其在MATLAB环境下的实现方法与技巧，适合于对智能计算和数值优化感兴趣的读者学习参考。 详细阐述变邻域搜索算法的文章非常有用且内容详尽。

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  • 变邻域搜索算法教程及MATLAB应用
    优质
    本书《变邻域搜索算法教程及MATLAB应用》深入浅出地介绍了变邻域搜索算法的基本原理、优化策略及其在MATLAB环境下的实现方法与技巧，适合于对智能计算和数值优化感兴趣的读者学习参考。 详细阐述变邻域搜索算法的文章非常有用且内容详尽。
     
  • 变邻域搜索算法教程及MATLAB源码.zip
    优质
    本资源提供详尽的变邻域搜索算法介绍及其在MATLAB中的实现代码。适合研究优化问题的学生和学者参考使用。 变邻域搜索教程介绍了如何使用变邻域搜索算法，并提供了相关的Matlab源码。
     
  • 变邻域搜索算法的MATLAB代码-SNAP:断裂
    优质
    SNAP: 断裂是基于变邻域搜索算法的MATLAB实现工具，专门用于解决复杂优化问题中的断裂现象。通过动态调整搜索策略，有效提高求解效率和准确性。 变邻域搜索算法的Matlab代码可以用于解决各种优化问题。这种算法通过改变搜索空间中的局部最优解来寻找全局最优解。在实现过程中，开发者可以根据具体需求调整不同的参数和策略以适应不同类型的优化挑战。这种方法的有效性已经在多个研究项目中得到了验证，并且为研究人员提供了一个强大的工具来处理复杂的优化任务。
     
  • 2-opt.rar_2-opt优化_2-opt算法Matlab实现_2opt算法_变邻域搜索算法_邻域
    优质
    2-opt.rar包含了基于2-opt优化算法的MATLAB代码实现。此资源提供了一个有效的解决方案，用于解决旅行商问题(TSP)及其他组合优化难题，并介绍了如何结合变邻域搜索策略来增强其性能。 各种局部优化算法以及变邻域算法可以改善局部优化效果并加快运行效率，这些方法都是可行的。
     
  • 变邻域搜索算法的MATLAB代码-SNAPR: 响尾蛇
    优质
    SNAPR: 响尾蛇是一款基于变邻域搜索算法的优化工具箱，采用MATLAB语言编写。该工具箱旨在高效解决复杂优化问题，通过模拟响尾蛇捕食策略，实现参数寻优与问题求解。 变邻域搜索算法的Matlab代码可以用于解决优化问题中的局部最优解难题，通过改变搜索策略来探索更广阔的解空间，提高找到全局最优解的可能性。这种方法在组合优化、调度等问题中有着广泛的应用。 如果您需要编写或理解相关的Matlab实现，请确保您已经熟悉了变邻域搜索的基本原理和步骤，并且能够将这些理论知识转化为有效的代码实践。此外，在进行算法设计时，考虑不同类型的邻域结构及其动态调整机制是提高算法性能的关键因素之一。
     
  • Matlab中的邻域搜索算法示例代码
    优质
    本示例代码展示了如何在MATLAB中实现和应用邻域搜索算法，用于优化问题求解。通过具体实例帮助学习者理解算法原理及其编程实践技巧。 Matlab代码实例-邻域搜索算法：利用特定的邻域结构进行逐步优化的局部搜索方法解析合集。
     
  • 用变邻域搜索算法解决TSP问题（附C++代码）
    优质
    本文章介绍利用变邻域搜索算法解决旅行商问题(TSP)的方法，并提供详细的C++实现代码。适用于研究和学习优化算法的应用。 变邻域搜索求解TSP问题的C++代码是很好的学习资源，适合初学者学习启发式算法，且代码包含详尽注释。
     
  • 基于MATLAB的变邻域搜索算法-STYRENE黑盒优化问题
    优质
    本研究运用MATLAB开发了针对STYRENE问题的变邻域搜索算法，旨在探索复杂工业过程中的黑盒优化策略，提高模型求解效率与精度。 变邻域搜索算法的MATLAB代码用于解决STYRENE问题，这是一个无导数优化领域的基准案例。该问题模拟苯乙烯生产过程中的情况，并被视为一个没有衍生信息的黑盒模型。其目标是最大化净现值，同时遵守多个工艺和经济约束条件。 此代码最初是由标准C++编写而成，在目录中提供两个版本：一个是代表“真实”黑匣子用于优化；另一个则是静态代理，即真实问题的一个便宜但不太准确的近似解法，常用来辅助实际问题中的优化算法。该问题涉及8个范围在[0;100]内的可调变量和总计11条约束条件（分为两组：4项不可放松且无法量化的以及7项可以调整并量化衡量的）。 黑匣子执行后会输出包含目标函数值在内的总共12个结果。如果这前十一项均小于或等于零，那么这个解就是可行的。此外还提供了两个起始点以供测试：一个为可行状态；另一个则不可行。 解决方案中包括了用于解决真实问题和替代方案版本的Makefile。要进行编译，请进入相应的目录并输入make命令，这将生成blackbox/truth/truth.exe 和 blackbox/surrogate 可执行文件。
     
  • 基于变邻域搜索的MATLAB代码-ml2_adaptive_ltsa: ml2_adaptive_ltsa
    优质
    ml2_adaptive_ltsa是一个基于变邻域搜索算法优化的MATLAB代码库，专注于局部线性嵌入技术(LTSA)的应用与改进。此项目旨在提供高效的数据降维解决方案，并支持用户自定义参数调整以适应不同应用场景需求。 变邻域搜索算法的Matlab代码可以用于解决优化问题中的局部最优解难题，通过改变搜索策略来探索更广阔的解空间。这种技术在组合优化领域中非常有用，能够帮助找到更好的解决方案。
     
  • 基于MATLAB的变邻域搜索与粒子群优化算法代码：应用于工程问题解决
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    本作品提供了一套基于MATLAB的变邻域搜索和粒子群优化算法的源代码，旨在为复杂工程问题求解提供高效解决方案。 变邻域搜索算法的MATLAB代码可以用于解决工程优化问题中的粒子群优化（PSO）。这是一种计算方法，在尝试改进候选解决方案以达到给定的质量度量的过程中反复迭代，从而解决问题。该方法通过维护一组候选解——称之为“粒子”——并在根据位置和速度公式在搜索空间中移动这些粒子来工作。每个粒子的运动不仅受到自身所知的最佳位置的影响，还被引导向整个群体中最优的位置。这个最优位置会随着其他粒子找到更好的解决方案而更新。 在这项研究里，有四个工程优化问题通过PSO方法得到解决，并且相关的MATLAB算法和代码实现已经在此存储库中共享展示（如图1所示）。在该图像中，“x”表示每个粒子的位置，即搜索空间中的候选解。箭头则代表了各个粒子的速度。 2. 算法 PSO灵感来源于鸟群的行为模式：设想一群鸟在一个区域内随机寻找食物源，且整个区域只有一处食物供应点；所有鸟都不知道确切的食物位置，但它们知道在每一轮探索中离最近的已知食物有多远。那么，在这种情况下最有效的策略是什么？答案是跟随距离食物最近的那个个体行动。 PSO借鉴了上述群体行为模式，并将其应用于优化问题求解之中。在这个框架下，“粒子”代表的是搜索空间中的每一个潜在解决方案，它们通过学习彼此之间的信息来逐步逼近最优解。