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搜索资源 - local search algorithm
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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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人工势场法用于局部搜索,A*算法用于全局搜索,结合二者-Artificial potential field method for local search, A* algorithm for global search, combine both
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遗传算法虽然全局搜索能力较强,但是局部搜索能力较弱,一般只能搜索到函数优化问题的次优解,而不是最优解,特别是函数具有多个峰值时,遗传算法易陷入局部极小,不能找到真正的全局最优解。非线性规划因多采用梯度下降方法求解,而具有极强的局部搜索能力。因此,本源代码结合两种算法的优点,一方面采用遗传算法进行全局搜索,另一方面采用非线性规划进行局部搜索,以得到函数优化问题的全局最优解。实验证明,这种方法不仅能解决多峰函数寻优易陷入局部极小的问题,而且具有很高的迭代寻优效率,取得了满意的结果。-Global s
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文化基因算法伪代码,是遗传算法与其他局部搜索方法的结合-Cultural and genetic algorithm pseudo-code is a combination of genetic algorithms and other local search methods
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使用粒子群算法解决优化问题,该算法有全局搜索和局部搜索能力,方便快捷。-Particle swarm algorithm to solve the optimization problem, the algorithm global search and local search capability, quick and easy.
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进行对非局部均值算法的详细讨论包括权值的计算,均值的实现以及对于搜索窗口的讨论-Detailed discussion of the non-local means algorithm including the calculation of the weights, the realization of the mean and the discussion of the search window
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Shu-ChuanChu受到猫日常行为动作的启发,于2006年提出了猫群算法。猫群算法的最大特征表现为在进化过程中能够同时进行局部搜索和全局搜索,具有很好的收敛速度-Shu- ChuanChu inspired by cats everyday actions, cat swarm algorithm is proposed in 2006. Cat swarm algorithm of the biggest characteristic is in the process of evolut
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禁忌搜索是对局部领域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法。搜索过程可以接受劣解,有较强的爬山能力。领域结构对收敛性有很大影响。这个程序的结构简单,为SWAP操作-Tabu Search is an extension of local search field, is a global optimization algorithm gradually. Search process can accept inferior solutions, strong climbing capabilit
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This paper is a survey of greedy randomized adaptive search procedures
(GRASP). GRASP is a multi-start or iterative procedure where each GRASP iteration con-
sists of a construction phase, where a feasible solution is constructed, followed by a l
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基于遗传微粒群算法,对旅行商问题求解,采用2-opt进行局部搜索。GPSO4tsp-Genetic particle swarm algorithm for solving the traveling salesman problem, using 2-opt local search. GPSO4tsp
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局部搜索优化算法,主要利用局部搜索的技术进行目标优化,可用于优化问题。-Local search optimization algorithm, the main use of local search-objective optimization techniques can be used for optimization problems.
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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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人口迁移算法模拟的是社会领域中人口随经济重心而转移、随人口压力增加而扩散的机制,即模拟的是人往高处走、人往富处流,当某个优惠地区的相对人口过剩,人口压力增加时,人们就会迁出该优惠地区去寻找更好更适合自己的优惠地区的这样一种规律。前者促使算法选择较好的区域搜索,后者可在一定程度上避免陷入局部最优点,搜索过程呈现交替进行集中搜索和分散搜索的特点。这体现了人口迁移过程中人口不断聚集和扩散的矛盾运动的特点。后来由我国学者徐宗本给出了人口迁移算法改进的形式。-Population migration al
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遗传算法 ( Genetic Algorithm , GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法 。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点 [1 ] :1 ) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来的适应值信息 ,而不需要导数等其它辅助信息 3) 搜索过程不易陷入局部最优点 。
数学建模中常用的matlab算法,遗传算法,内容详细,包括PDF版本的详细的算法实现过程;-Genetic Algorith
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本程序介绍了一种改进的粒子群寻优算法;该算法可以更好的实现粒子群寻优过程中的全局搜索与局部搜索值间的平衡。从而寻得最优结果。-This program introduces an improved particle swarm optimization algorithm This algorithm can better realize the particle swarm optimization in the process of the balance between global se
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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 a time-varying and ultimately approach zero probability of sudden rebound, which can effectively avoid the local minimum by giving the search process
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Recently more research works are focused on multi-objective particle swarm optimization
algorithm (MOPSO) due to its ability of global and local search for solving multi-objective
optimization problems (MOOPs) however, most of existing MOPSOs can
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基于混沌单纯形法算子的布谷鸟搜索算法,算法引入混沌算子及单纯形法,提高了布谷鸟搜索算法的寻优能力。-an improved cuckoo search algorithm (CS) using chaotic local search and simplex method (CLSCS)
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由于Kmeans聚类分析是一个局部的搜索过程,因此加入遗传算法进行全局搜索选择最优的初始中心点使得Kmeans算法产生较大的改进-Since Kmeans Cluster analysis is a local search process, so join a global search for the genetic algorithm to the optimal initial centers such Kmeans algorithm produces greater improve
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