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RBFS算法（递归最佳优先搜索：A*家族）和LRTA*算法（联机局部搜索，又名实时学习A*搜索，同为A*家族）实现图的单源最短路径。其中RBFS和LRTA*算法均比狄杰算法效率高！
-RBFS algorithm (recursive best first search : * A family) and the LRTA * algorithm (online local search, also known as real-time learning A * search, with t
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Local search. Algorithm that explores the space of possible solutions in sequential fashion, moving from a current solution to a \"nearby\" one.
Neighbor relation. Let S S be a neighbor relation for the problem.
Gradient descent. Le
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将局部优化算子引入遗传算法求解TSP问题，以求提高算法的性能。具体措施是在标准遗传算法的最后阶段增加步，即对每代的最优个体进行一定次数的局部搜索，以求改善该最优个体。首先提出将反序一杂交法引入局部优化过程中。
同几种‘常用的局部优化力一法相比，反序一杂交法的性能最为突出。实验结果表明，该优化力一法能有效求解300个城市以内的
TSP问题。
-Will introduce a local optimization operator TSP problem genetic algorit
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optimization algorithm search local minimum function, very quick
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提出一种改进的禁忌搜索算法来求解背包问题。该算法基于禁忌搜索技术,并采用I&D策略,同时设计了两种针对局
部最优解的变异算子。改进后的算法能有效地弥补标准禁忌算法对初始解依赖的缺陷,同时也避免了搜索停滞的现象。通过对具
体实例和随机问题的测试,表明改进后的禁忌搜索算法有更好的性能。
关-An improved tabu search algorithm to solve knapsack problem. The algorithm is based on tabu
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提出一种改进的禁忌搜索算法来求解背包问题。该算法基于禁忌搜索技术,并采用I&D策略,同时设计了两种针对局
部最优解的变异算子。改进后的算法能有效地弥补标准禁忌算法对初始解依赖的缺陷,同时也避免了搜索停滞的现象。通过对具
体实例和随机问题的测试,表明改进后的禁忌搜索算法有更好的性能。
关-An improved tabu search algorithm to solve knapsack problem. The algorithm is based on tabu
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An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network
Abstract
This paper presents a new BP neural network
algorithm which is based on an improved particle swarm
optimization (PSO) algorithm. The improved PSO (which
is called IPSO) algori
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We present an algorithm for finding the global minimum of multimodal functions.
The proposed algorithm is based on differential evolution (DE). Its distinguishing features are that it implements pre-calculated differentials and that it
suitably u
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Simulated Annealing With Local Search—A Hybrid
Algorithm for Unit Commitment
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可以实现将本地图片上传至窗口并能放置在窗口中央，使用SIFT算法将图片的信息提取到txt文档中-Can realize local pictures will be uploaded to the window and can be put in the window, SIFT algorithm using the picture, information extraction to TXT documents of
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The Class Scheduling Problem (CSP) is concerned with assigning a number
of courses corresponding to various students and instructors to classrooms
taking into consideration constraints like classroom capacities and
university regulations. Th
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遗传算法及其育种:GA于20世纪60年代由美国Michigan大学J.H.Holland教授[1]首先提出。它可广泛应用于人工智能、机器学习、函数的优化、自动控制等领域。GA的突出特点是将问题的解空间间通过编码转换为GA的搜索空间，把问题的解转换为生物的个体，并借助生物的遗传和进化理论，对多个个体同时进行选择、交叉和变异操作。这样，可以较快地搜索到最优解。但是，遗传算法易陷入局部最优。搜索效率还不是
-Genetic Algorithm and Breeding: GA 1960s firs
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经典遗传算法利用单一种群对种群个体进行交叉、变异和选择操作，在进化过程中的超级个体易产生过早收敛现象，粗粒度并行遗传算法利用多个子种群进行进化计算，各子群体分别独立进行遗传操作，相互交换最优个体后继续进化。该文证明了该算法的搜索过程是一个有限时齐遍历马尔柯夫链，给出粗粒度并行遗传算法全局最优收敛性证明。对于旅行商问题TSP利用粗粒度并行遗传算法进行了求解，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题。仿真结果表明，算法的收敛性能优于经典遗传算法。-Classic genetic algorithm
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微分进化算法是一种非常重要的参数寻有选择算法，可以有效的选择一些控制算法参数。-The differential evolution algorithm to search the global optimal solution of the
stochastic optimization algorithm is an analog of the natural biological evolution. Because
the differential evolution
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Maximum Likelihood
Local search scheme: Newton-Raphson algorithm-Maximum Likelihood
Local search scheme: Newton-Raphson algorithm
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GRASP (greedy randomized adaptive search Procedure) is an algorithm commonly applied to problems of combinatorial optimization. As various construction methods, the application of grasp is to create an initial solution and then perform a local search
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蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
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禁忌搜索算法源代码，对局部邻域搜索的一种扩展，搜索过程中采用禁忌准则，即不考虑处于禁忌状态的解，标记对应已搜索的局部最优解的一些对象，在进一步迭代搜索中尽量避开这些对象，避免迂回搜索，从而保证对不同的有效搜索途径的检索，是一种局部极小突跳的全局逐步寻优算法。(Tabu search algorithm source code, an extension of the local neighborhood search criteria, using tabu search process, th
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优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。
梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
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The Michalewicz function has d! local minima, and it is multimodal. The parameter m defines the steepness of they valleys and ridges; a larger m leads to a more difficult search.
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