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单纯形法是一种不错的随机搜索算法，但是其受初始值的选取，步长大小的影响较大，容易陷入局部收敛。程序中列出了基本单纯形法，和几种改进的单纯形法，包括变步长的单纯形法，单纯形加遗传算法等。-simplex method is a good random search algorithm, but its initial value by the selection, step in a larger size, easy to be trapped into local convergence. P
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TSP算法，应用局部搜索法得到最优路径，已经经过优化。没有密码，可以使用，vc环境下使用。-TSP algorithm, using local search to be optimal path has been optimized. No password can be used, vc environments.
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粒子群(PSO)路径规划。这个是一个局部路径规划，用了深度优先搜索算法，可以走出“陷阱”。-Particle Swarm (PSO) path planning. This is a local path planning, with a depth-first search algorithm, we can get out a
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A Genetic Algorithm Hybridized with Local Search Operator
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Simulated Annealing SA
Hill Climbing HC
Local Beam Search LBS
Genetic Algorithm GA
-Simulated Annealing SA
Hill Climbing HC
Local Beam Search LBS
Genetic Algorithm GA
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多进程实现现代优化算法包括采用SSS的局部搜索、禁忌搜索算法和模拟退火算法的控制台-a console platform for modern optimization algorithm such as sss based local search taboo search and simulated annealing algorithm and so on
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运用局部搜索算法实现旅行商问题。作者：陈华昌-The use of local search algorithm traveling salesman problem. Author: Chen Huachang
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课程学习图形配准中的优化问题时进行局部搜索的powell算法，程序代码注解详细，可运行，适合初学智能算法的朋友-Courses in graphic registration of optimization problems for local search powell algorithm, code comment in detail, can run, suitable for beginners intelligent algorithm friend
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针对多峰函数优化问题，借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论，提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体，增强了算法的局部搜索能力；采用网络抑制策略，保持了种群的多样性；通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模，提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性，较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡，具有更强的多峰函数优化能力-Referred to the ergodicity of chaos and immune netwo
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矩形件优化排样是一个NPC问题，在工业界有着广泛的应用．针对该问题，提出一种自适应模拟退火遗传算法．采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率；同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理．自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力．对比实验表明，该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效．-Optimal layout is rectangular pieces of
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离散微粒群优化算法解决流水线调度问题。包含多个有名算法：NEH，局部搜索算法等。-Discrete Particle Swarm Optimization algorithm to solve assembly line scheduling problem. Contains several well-known algorithms: NEH, local search algorithm.
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模拟退火算法是局部搜索算法的扩展，以一定的概率选择领域中费用值大的状态-Simulated annealing algorithm is an extension of local search algorithm to choose a certain probability value of large areas of the state fee
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模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法-Simulated annealing algorithm is the search process by giving a time-change and ultimately tends to zero the probability of jumps, and thus can effectively avoid falling into local min
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引入能够处理混合型数据的K-prototypes聚类算法，在此基础上构造了一种基于粒子群优化算法和K-prototypes方法的混合聚类算法-this paper employs the K-prototypes clustering algorithm to deal with mixed valued data, and designs a hybrid clustering algorithm based on particle swarm optimization algorithm a
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由Karaboga提出的一种人工智能算法（Delphi版），通过模拟蜜蜂寻找食物的行为的优化方法。它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。-The proposed by Karaboga, an artificial intelligence algorithm (Delphi Edition), by simulating the bees to find food behavi
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提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法，算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉，且具有不同分工的子群，并进行动态搜索。通过引入了交叉和禁忌思想，减少了解陷入局部最优的可能性．与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较，表明本文算法具有更高的搜索效率，更容易找到全局最优解．-：An improved method based on improved particle swarm optimization dynamic search algodthm networkrcconfig
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hybrid algorithms(genetic algorithm + local search) for optimizing OSPF routing weigth.-hybrid algorithms(genetic algorithm + local search) for optimizing OSPF routing weigth.
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nqueens 问题的QS1实现
N-皇后问题的快速局部搜索算法
1分钟可以找到75000皇后的一个解
参考：Rok Sosic and Jun Gu. A Polynomial Time Algorithm for the N-Queens Problem. SIGART Bulletin, 1(3):7-11, 1990.-Fast Local Search Algorithm QS1 nqueens problem realization // // N- Queens pro
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模拟退火算法是一种通用的随机搜索算法，是对局部搜索算法的扩展。与一般局部搜索算法不同，SA以一定的概率选择领域中目标值相对较小的状态，是一种理论上的全局最优算法。-Simulated annealing algorithm is a common random search algorithm is an extension of local search algorithm. Different general local search algorithm, SA with a certain
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FOA是一种较新的只能算法，该算法具有较强的搜索能力，局部搜索能力较强，在连续问题和离散问题上都有很多的应用-FOA is a newer only algorithm, the algorithm has a strong search ability, strong local search ability, continuous problems and discrete problems have a lot of applications
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