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SFLA算法是解决组合性优化问题的算法。它是基于集合类方法的启发式研究，这种SFLA初始化于一群虚拟集合青蛙，在池塘中跳跃，搜寻最优的食物地点。青蛙们可以被看作是具有思维的的主体。一种思维可以被看作是一个思想的集合或是文化的进化。每一种思维都是由一系列策略构成。在这种策略进化期间，青蛙的思维也在发生改变，导致了他们在面向目标时方位的改变，这种思维的变化或改变的发生，正是因为青蛙受到其他更好思想的影响。-SFLA algorithm to solve portfolio optimization
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背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题, 相似问题经常出现在商业、投资组合优化、组合数学，计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中，因此具有广泛的实际应用领域。-Knapsack problem (Knapsack problem) is a kind of combinatorial optimization of NP-complete problem, the problem often similar to business, investment po
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模拟退火算法来源于固体退火原理，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。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
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Constrained optimization has been explained with matlab 2007a. This has been explained with various benchmark functions. The main program can be directly applied to knapsack problem and portfolio optimization problem directly.
These programs have b
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OptaPlanner是一个轻型嵌入式优化的规划引擎，可以解决雇员排班、日程调度、课程表、车间调度等问题。-OptaPlanner is a lightweight, embeddable planning engine that optimizes planning problems. It solves use cases, such as:
Employee shift rostering: timetabling nurses, repairmen, ...
Agen
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