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〈智能优化算法与应用〉介绍各种优化算法：模拟褪火法、遗传算法、禁忌搜索法、神经网络法、混合优化策略等内容。-"intelligent optimization algorithms and application" on the various optimization algorithms : simulated fire faded, genetic algorithm, Tabu search method, neural networks, hybrid optimi
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有关智能优化方法(模拟退火,遗传算法,禁忌搜索,等等)-The intelligent optimization methods (simulated annealing,genetic algorithm,tabu search,etc)
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现代最优化算法（有170多页的PPT，2010年的）
分为三个部分
Part 1 概论
Part 2 模拟退火算法
Part 3 遗传算法
现在常用的优化算法
禁忌搜索算法
模拟退火算法
遗传算法
人工神经网络
蚁群算法
粒子群算法
混合算法-Modern optimization algorithm is divided into three parts Part 1 Part 2 Introduction Part 3 simul
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改进的禁忌搜索算法 遗传算法 可以用于数学建模 遗传学等功能-Improved tabu search algorithm can be used for mathematical modeling of genetic algorithms and other functions genetics
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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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讲述各种优化算法的书籍，如禁忌搜索、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等-Books about various optimization algorithms such as tabu search, genetic algorithms, simulated annealing, ant colony algorithm
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TSP问题是一个典型的、容易描述但是难以处理的NP完全问题，同时TSP问题也是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式。目前求解TSP问题的主要方法有启发式搜索法、模拟退火算法、遗传算法、Hopfield神经网络算法、二叉树描述算法。所以，有效解决TSP问题在计算理论上和实际应用上都有很高的价值，而且TSP问题由于其典型性已经成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准(如遗传算法、神经网络优化、列表寻优(TABU)法、模拟退火法等)。遗传算法就其本质来说，主要是解决复杂问题的一种鲁棒性
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Heuristic 算法库。包含很多算法，包括蚁群算法，遗传算法，模拟退火算法，禁忌搜索算法。-Heuristic algorithms library. Contains many algorithms, including the ant colony algorithm, genetic algorithm, simulated annealing, tabu search algorithm.
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使用禁忌算法混合遗传算法解决tsp问题，相比单一算法具有很大的优势。-Using the tabu search hybrid genetic algorithm to solve the TSP problem, compared to a single algorithm has a lot of advantages.
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基于遗传算法和禁忌搜索的启发式算法，提供C++代码，能够高效地解决图着色问题。-The code based on the combination of Genetic Algorithm and Tabu Search can be used to solve the Graph Coloring problem efficiently
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改进的禁忌搜索算法，求解路径寻优问题，相对传统的遗传算法，能够更精确求得全局最优解(Compared with the traditional genetic algorithm, the improved tabu search algorithm can solve the problem of path optimization, and can obtain the global optimal solution more accurately)
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