一、简介 1 模拟退火算法原理 模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。退火是指将固体加热到足够高的温度，使分子呈随 ...
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2021-07-12 18:01:01
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一、简介 1 背景 仓库布局为flying-V型宽道模式，即不考虑拣货小车本身大小，多辆小车可同时在路径上行走。如下图：（约束条件为载重时间窗等，目标为最低成本） 两条主干道，4个区。零部件货物坐标表示为[A,x,y]，例如[2,3,5]表示该零部件位于第二区第三排的第五列，存取点坐标例外为[0,0 ...
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2021-06-24 17:58:17
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一、简介 模拟退火算法介绍 3 模拟退火算法的参数 模拟退火是一种优化算法，它本身是不能独立存在的，需要有一个应用场合，其中温度就是模拟退火需要优化的参数，如果它应用到了聚类分析中，那么就是说聚类分析中有某个或者某几个参数需要优化，而这个参数，或者参数集就是温度所代表的。它可以是某项指标，某项关联度 ...
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2021-06-21 20:08:51
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1、整数规划问题 整数规划问题在工业、经济、国防、医疗等各行各业应用十分广泛，是指规划中的变量（全部或部分）限制为整数，属于离散优化问题（Discrete Optimization）。 线性规划问题的最优解可能是分数或小数。但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解，例如：机器的台数、工作的人数或装 ...
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2021-05-04 16:14:02
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1、最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。 线性规划（Linear programming），是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法，常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题。 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解，Matlab、Python 中 ...
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2021-05-04 15:39:35
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算法流程： 实现： base.py from abc import ABCMeta, abstractmethod import types class SkoBase(metaclass=ABCMeta): def register(self, operator_name, operator, * ...
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2020-07-12 01:05:49
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爬山算法 ? 在介绍这两种算法前，先介绍一下爬山算法。 ? 爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 ? 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当前解，爬山算法搜 ...
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2020-04-21 11:18:17
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从1953 开始模拟自然界的算法不断出现，比如最先出现模拟退火算法1969年专家系统，1975年遗传算法，1989年禁忌搜索，群算法方面粒子群算法、人工蜂群算法等相继被提出。随着这些算法的发展，近年来自然的计算模式正式成为人工智能研究的重要方法与手段。 生物启发计算 ：包括一套简约规则和一套结构比较 ...
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2020-03-02 20:42:08
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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，从而有效避免陷入局部最优并最终趋于全局最优的优化算法。 ...
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2020-02-15 10:07:38
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模拟退火算法基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。... ...
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2020-02-05 11:48:05
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