本书系统介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、人工神经网络算法和拉格朗日松弛算法等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共7章,第1章是后6章内容的基础,主要介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法,后6章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。
全书共7章,第1章是后6章内容的基础,主要介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法,后6章分别介绍各个现代优化计算方法。
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狼群优化算法，一种新的启发式算法，很适合初学者学习使用，内部有文档说明，可以参考文档进行学习使用，同时对于深层学习具有很好的作用
2025/4/13 7:10:02
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一篇论文。
摘要：针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法。
该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来：首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和。
其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整。
最后,对构造出的解做插入型局部搜索。
用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性。
摘要：针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法。
该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来：首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和。
其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整。
最后,对构造出的解做插入型局部搜索。
用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性。
2024/12/10 13:48:33
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粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
2024/9/26 7:11:04
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针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
2024/6/16 8:03:38
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Matlab代码，用于作业车间调度问题求解，包含作业车间调度问题的编码（基于工序）、解码、绘制甘特图，可结合自己所需要的启发式算法进行求解。
2024/4/3 3:04:53
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基于启发式算法（HeuristicAlgorithm,HA）与修复遗传算法（RepairingGeneticAlgorithm,RGA)相结合的文化基因算法（MemeticAlgorithm,MA）是一种较为迅速的最优算法(TheMemeticAlgorithm(MA)basedonHeuristicAlgorithm(HA)andrepairGeneticAlgorithm(RGA)isarelativelyfastoptimalAlgorithm.)
2024/2/21 23:26:30
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目前社区发现算法中计算速度最快的算法，由VincentD.Blondel等人在2008年提出，基于modularityoptimization启发式算法，代码可直接使用，在VincentD.Blondel个人官网上下载的
2023/12/19 2:14:24
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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