智能算法

一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（计算时间、占用空间等）下给出待解决优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。

1.1.2.2.禁忌搜索（Tabu search）是局部搜索算法的推广，禁忌是禁止重复前面的工作，有助于跳出局部最优点。1.1.解的简单变化比解的分量变化和目标值变化的受禁范围要小，可能造成计算时间的增加，但也给予了较大的搜索范围。解分量的变化和目标值变化的禁忌范围大，减少了计算...

本节主要介绍粒子群算法的关键参数选取，简单回顾一下粒子群算法思路：一群分散的鸟儿在随机地飞行觅食，它们不知道食物所在的具体位置，在觅食过程中，每只小鸟都会记录自己飞行位置。突然，其中某一只......

本节主要介绍粒子群算法的改进思路及策略，首先回顾一下粒子群算法：一群分散的鸟儿在随机地飞行觅食，它们不知道食物所在的具体位置，在觅食过程中，每只小鸟都会记录自己飞行位置。突然........

本文主要介绍禁忌搜索算法中关键步骤的选取。首先简单回顾一下禁忌搜索算法的大体思路：一群兔子向要到达最高的山峰，他们从出发点（初始解）开始探索，每找一步，他们相互告知，在目前所到的最高处座上**记号..

本节主要介绍遗传算法的改进策略及改进思路。常用的改进方式通常从以下几个方面入手：改变遗传算法的组成成分（从遗传算法关键步骤入手）采用混合遗传算法（结合其他算法）采用动态自适应技术等

本文主要讲解遗传算法中交叉，变异操作，最简易的交叉（crossover）方式：在两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，其前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体，又称基因重组，这就是交叉的大体思路。

简单概括一下遗传算法大体思想。常用的编码方式主要有以下几种，其中前三种更为常用。总之编码方式就是一个翻译过程，把问题的一个解（一种方案），翻译成一串代号。适应度主要反应个体的“好坏”程度（一致性）。

遗传算法实例讲解~~~遗传算法首先需要把初始解集以某种手段编译成遗传基因序列（染色体），如下图所示就是一个编译完成的染色体，这个染色体代表（对应）着一个初始解。当然，为了涵盖所有种群基因，需要

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第2天，点击查看活动详情。 退火（什么是物理退火？） 退火是指将固体加热到足够高的温度，使分子呈随机排列状态，然后逐步降温使之冷却

首先说一说通俗理解吧，遗传算法首先需要把初始解集以某种手段编译成遗传基因序列（染色体），如下图所示就是一个编译完成的染色体，这个染色体代表（对应）着一个初始解。当然，为了涵盖所有种群基因，需要先编译

一群蚂蚁想寻找食物。在讨论下，它们决定分头去寻找食物，首先为每只蚂蚁随机选择出发地，规定每只蚂蚁爬行速度相同，并且每只蚂蚁在爬过的地方会释放信息素，信息素会随着时间逐渐挥发，残留在地上的浓度会越来越低

以蚁群算法解决旅行商问题（TSP）举例。旅行商问题，即从一个城市出发，经过所有城市，最终再回到出发城市，请找到最短的路径的方案。

蚁群算法通俗理解：一群蚂蚁想寻找食物。在讨论下，它们决定分头去寻找食物，为每只蚂蚁随机选择出发地，规定每只蚂蚁爬行速度相同，并且每只蚂蚁在爬过的地方会释放信息素，信息素会随着时间逐渐挥发

禁忌搜索 禁忌搜索（Tabu search）是局部邻域搜索算法的推广，其中”禁忌“是指：禁止重复前面的工作，从而为了跳出局部最优点。

函数优化问题中在距离空间中，通常的邻域定义是以一点为中心的一个球体（邻居们）。可以通俗理解成：目的是想找到一个问题的最优解。首先在解决中找到一个可行解（**初始解**，该解未必是最优解），然后，

禁忌搜索算法（广义邻域搜索算法）核心思想： 产生一个当前解，用一定的方式产生它的邻域解，邻域解组成一个集合，称为候选解集。然后，在候选解集中选择最好的解与当前解进行比较。

一群分散的鸟儿在随机地飞行觅食，它们不知道食物所在的具体位置，在觅食过程中，每只小鸟都会记录自己飞行位置。突然，其中某一只小鸟A发现好多玉米，于是就喊：“快来，我这里有好多食物！”，然而