ALNS：在Python中实现的自适应大邻域搜索

简介：
ALNS：在Python中实现的自适应大邻域搜索介绍了如何使用Python编程语言来实施一种先进的优化算法——自适应大邻域搜索，为解决复杂组合优化问题提供了一个高效的解决方案。 此程序包提供了一种经过充分记录且测试过的自适应大邻域搜索（ALNS）元启发式方法的通用实现。安装方式如下： ```pip install alns``` 该包提供了两个类：`ALNS` 和 `State`。 - 使用 `ALNS` 类可以运行 ALNS 算法。 - 可以通过继承 `State` 类来存储解决方案的状态，这需要定义一个成员函数 `objective()` 并返回目标值。 为了使用 ALNS 算法，必须提供接受标准，在每次迭代时确定是否接受新的状态。提供了通用的验收标准概述，并在包中实现了几种 Hill Climbing 标准（位于 `alns.criteria` 中）： - **爬山**：仅当解决方案的目标值提高时才被接受。 - **记录到记录旅行**：只有改进达到某个更新阈值时才会接受新的状态。 - **模拟退火**：根据当前温度和一个随机数决定是否接受新状态。