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Tabu Search算法代码

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简介：
这段代码实现了一种名为Tabu搜索的优化算法，适用于解决组合优化问题，通过记忆先前探索过的解来避免循环，帮助找到全局最优解。 禁忌搜索算法代码便于学习，实用且灵活，对学习有帮助。

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  • Tabu Search算法代码
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    这段代码实现了一种名为Tabu搜索的优化算法，适用于解决组合优化问题，通过记忆先前探索过的解来避免循环，帮助找到全局最优解。 禁忌搜索算法代码便于学习，实用且灵活，对学习有帮助。
     
  • Python实现的禁忌搜索算法Tabu Search代码复现
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    本项目旨在通过Python编程语言实现并复现经典的优化算法——禁忌搜索（Tabu Search），提供了一个灵活且易于理解的代码框架。 禁忌搜索（Tabu Search, TS）是一种模拟人类智能的优化算法。其基本流程如下：在初始化阶段，随机生成一个初始解i，并将禁忌表H置为空；同时设定当前最优解为s。随后进入迭代过程，在每次迭代中，从当前解i出发构建邻域A，但需遵循禁忌表H的规定。然后选择适应值最高的邻居j来替代当前的解i，并更新禁忌表H。当新的解j取代旧的解i时，如果新解的质量优于历史最优解s，则用此新解替换s；反之，即使新解暂时不如之前的解好，但因为扩大了搜索空间范围而有利于逃离局部最优点。在获得更新后的当前解之后，算法返回到迭代开始阶段继续执行，直至找到全局最优解或达到预定的迭代次数上限时停止运行。
     
  • Tabu搜索算法的Matlab代码_
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    本资源提供了一套用于实现Tabu搜索算法的MATLAB代码。该代码旨在为优化问题求解提供一个灵活且强大的框架，特别适用于组合优化领域的问题解决。通过调整参数和启发式函数，用户可以针对特定问题进行有效的求解实验。 禁忌搜索算法的MATLAB代码可以用于解决组合优化问题。这种算法通过维护一个“禁忌列表”来避免在搜索过程中重复访问某些解空间区域，从而帮助找到更优解。实现这类算法时需要定义合适的初始解、邻域结构以及终止准则等关键要素，并且合理设置禁忌长度和候选集大小以平衡探索与开发之间的关系。 编写代码前需熟悉MATLAB编程环境及该优化方法的基本原理；此外还需注意测试不同参数组合对最终结果的影响，以便于调整算法性能。
     
  • 基于遗传算法的课程安排MATLAB代码-Graph-Coloring-using-Tabu-Search-and-Genetic-Algo...
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    本项目提供了一个基于遗传算法和禁忌搜索策略解决图着色问题的MATLAB实现，应用于优化课程时间表安排。通过源码可深入了解这两种算法在实际问题中的应用与效果比较。 该存储库包含使用Tabu搜索及MATLAB中的遗传算法进行图着色的代码。在禁忌搜索文件夹内运行main.m，在遗传算法文件夹中执行ga.m即可操作。程序支持生成虚拟数据或导入实际数据，具体可通过gen_data.m实现自定义数据创建。 图形着色是图论中的一个节点标记问题，广泛应用于调度和寄存器分配等领域。本项目采用禁忌搜索算法解决该问题，目标是在确保相邻节点不使用相同颜色的前提下对所有节点进行上色操作。整个过程利用MATLAB工具完成。
     
  • 跳点搜索法（Jump Point Search）- MATLAB代码
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    本段MATLAB代码实现了一种高效的路径规划算法——跳点搜索法(Jump Point Search)，适用于二维网格环境中的快速寻径。 1. 知识：JPS算法基于当前节点的方向以及跳点策略来扩展后继节点。该方法遵循“两个定义、三个规则”。2. 资源：提供了一个用于实现JPS算法的Matlab代码示例。3. 适用人群：适合对JPS算法感兴趣的初学者学习和研究使用。
     
  • 元启发式算法及爬行动物优化算法（Reptile Search Algorithm，RSA）的Matlab源代码
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    本简介提供了一种新颖的元启发式算法——爬行动物优化算法（RSA）的MATLAB实现。该算法模拟了自然界中爬行类动物觅食和生存的行为策略，适用于解决各类复杂优化问题。 元启发式算法的Matlab源代码包括爬行动物优化算法（Reptile Search Algorithm，RSA）。运行main函数可以直接绘制出算法的收敛曲线。压缩包内包含23个测试函数。本资源仅供学习交流使用，请勿用于商业用途。
     
  • tabu内容汇总
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    Tabu内容汇总汇集了各种需要避免或限制的主题和行为指南，旨在为用户提供一个清晰的框架，帮助他们遵守社区规范和法律法规。 我从不同地方下载了tabu资源，并上传共享。
     
  • 候选区域搜索——Selective Search算法.zip
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    本资源提供了一种高效的目标检测方法——Selective Search算法。通过生成高质量的候选区域，该算法能显著提高对象识别准确率，并广泛应用于计算机视觉领域。 1. 使用Python实现功能。 2. 提供Selective Search算法的源代码。 3. 生成目标检测候选区域。
     
  • 基于Python和OpenCV的Selective Search算法实现
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    本项目采用Python语言及OpenCV库，实现了图像分割领域的重要技术——Selective Search算法。通过该算法可以高效地在图像中定位目标区域，为后续的目标识别与追踪提供强有力的支持。 这段文字描述的是一份使用OpenCV 3.3进行Selective Search的Python教程代码。
     
  • Search-Dalsa Sherlock 区域搜索算法说明文档
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    本文档详细介绍了Search-Dalsa Sherlock区域搜索算法的工作原理、参数设置及应用方法，旨在帮助用户优化图像处理和模式识别任务。 在Sherlock区域搜索算法SearchSherlock 7中主要有三种搜索方法：Search、Correlation Search 和 Geometric Line Search。机器视觉的一个常见应用是识别图像中的特定特征区域，并确定这些特征是否位于预期的位置，或者它们与预期位置的偏差是多少。这三种搜索算法的操作步骤基本相同： 1. 在一幅图像上定义并训练目标特征。 2. 设定搜索参数和指定待搜寻的目标区域。 3. 使用新输入的图片进行搜索，在找到相应特征的情况下返回其坐标以及匹配得分。