局部搜索算法源代码

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数学建模十大算法部分带有源代码综述

数学建模十大算法部分带有源代码综述
数学建模竞赛中应当 掌握的十类算法
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蒙特卡罗算法 数据处理算法 数学规划算法 图论算法 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定 界 三大非经典算法 网格算法和穷举法 连续离散化方法 数值分析算法 图象处理算法
1、蒙特卡罗算法
该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机 仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟 可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必 用的方法
现在假设需要识别出这一伪币。把两个或三个硬币的情况作 为不可再分的小问题。注意如果只有一个硬币,那么不能判 断出它是否就是伪币。在一个小问题中,通过将一个硬币分 别与其他两个硬币比较,最多比较两次就可以找到伪币。这 样,1 6硬币的问题就被分为两个8硬币(A组和B组)的问题。 通过比较这两组硬币的重量,可以判断伪币是否存在。如果 没有伪币,则算法终止。否则,继续划分这两组硬币来寻找 伪币。假设B是轻的那一组,因此再把它分成两组,每组有4 个硬币。称其中一组为B1,另一组为B2。比较这两组,肯定 有一组轻一些。如果B1轻,则伪币在B1中,再将B1又分成两 组,每组有两个硬币,称其中一组为B1a,另一组为B1b。比 较这两组,可以得到一个较轻的组。由于这个组只有两个硬 币,因此不必再细分。比较组中两个硬币的重量,可以立即 知道哪一个硬币轻一些。较轻的硬币就是所要找的伪币。
例2-1 [找出伪币] 给你一个装有1 6个硬币 的袋子。1 6个硬币中有一个是伪造的,并 且那个伪造的硬币比真的硬币要轻一些。你 的任务是找出这个伪造的硬币。为了帮助你 完成这一任务,将提供一台可用来比较两组 硬币重量的仪器,利用这台仪器,可以知道 两组硬币的重量是否相同。
比较硬币1与硬币2的重量。假如硬币1比硬币 2轻,则硬币1是伪造的;假如硬币2比硬币1 轻,则硬币2是伪造的。这样就完成了任务。 假如两硬币重量相等,则比较硬币3和硬币4。 同样,假如有一个硬币轻一些,则寻找伪币 的任务完成。假如两硬币重量相等,则继续 比较硬币5和硬币6。按照这种方式,可以最 多通过8次比较来判断伪币的存在并找出这一 伪币。

【国家自然科学基金】_局部搜索策略_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

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调度优化 视频稳定 覆盖网络 蟑螂算法 蚂蚁算法 蚂蚁相遇策略 薄膜光学 菱形搜索 航线影响因子 航班延误调度 自适应变异 膜系优化 聚类分析 聚类 群机器人 网络流模型 约束布局问题 算子行为的微粒群优化算法 策略 等位基因 等价性验证 立体视觉 空间平滑搜索 空中交通管理 种群多样性 离散粒子群算法 离散数字编码 禁忌搜索 神经网络 砌墙式规则 短期优化调度 目标搜索 目标增量 生物反应器 状态集分解 烧结过程 烧结终点 烟羽跟踪 烟羽发现 烟羽 湍流 混沌序列 混沌 混合量子进化算法 混合算法 流水车间调度 气味/气体源确认 比特平面 正交矩形packing问题 模糊逻辑 模糊自适应pso 模糊控制 模拟退火算法 模因算法
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
科研热词 推荐指数 遗传算法 11 蚁群算法 9 局部搜索 7 粒子群算法 5 多目标优化 5 旅行商问题 4 粒子群优化算法 3 memetic算法 3 进化算法 2 迁徙策略 2 群体智能 2 精英策略 2 粒子群优化 2 混沌优化 2 混合遗传算法 2 混合粒子群算法 2 汽车排产 2 模拟退火 2 柔性作业车间调度 2 差分进化算法 2 局部搜索算法 2 局部搜索策略 2 小生境 2 协同进化 2 函数优化 2 信息熵 2 优化 2 人工免疫系统 2 食物再分配策略 1 预防性维修 1 非线性运输问题 1 集成动态调度 1 集成优化 1 随机重启爬山搜索 1 量子遗传算法 1 量子进化算法 1 配送路径 1 遍历性 1 递归弧插入 1 适应度赋值 1 连续优化 1 过滤定向搜索 1 边缘约束 1 边缘匹配 1 轨迹优化 1 足球机器人 1 贪心随机适应性搜索算法 1 贪婪算法 1 贪婪倒位变异 1 负修复 1 贝叶斯网络 1 调整时间 1

面向模型局部搜索的最短路径集最优匹配方法

面向模型局部搜索的最短路径集最优匹配方法

面向模型局部搜索的最短路径集最优匹配方法石源;莫蓉;刘红军;彭维;万能【摘要】To realize local search of Boundary Representation(B-Rep)model, a method converted attribute graph local structure comparisoninto attribute graph shortest paths set optimal matching was proposed. To obtain shortest paths set of the attribute graph, an algorithm named All Shortest Paths generation based on Floyd--Warshall (ASP Floyd-Warshall)was presented. For realize optimal matching of shortest paths set between query models and candidate models, an Discrete Particle Swarm Optimization for Shortest Paths Optimal Matching (DPSO-SPOM) was given, which included definition of corresponding basic operation rules, fitness function, termination conditions and algorithm steps. The experimental results demonstrate that ASP Floyd-Warshall algorithm and DPSO-SPOM algorithm could solve problems that how to obtain the local structure correspondence between models and how to calcu late distance between local structures, thus supported the local search of models effectively.%为实现边界表示模型的局部搜索,提出一种将模型属性图局部结构比较问题转化为属性图最短路径集最优匹配问题的方法。

katago源代码解析

katago源代码解析

katago源代码解析摘要:1.KataGo简介2.KataGo的算法原理3.KataGo的神经网络结构4.KataGo的训练过程5.KataGo的应用与优化正文:近年来,围棋人工智能(AI)的发展备受瞩目,其中KataGo以其出色的表现和高效计算能力引起了广泛关注。

本文将对KataGo的源代码进行解析,以期帮助读者更好地理解其算法原理、神经网络结构和训练过程。

1.KataGo简介KataGo是由Google开发的一款基于深度学习的围棋AI。

它采用了单神经网络架构,并在训练过程中使用了自我对弈和强化学习技术。

KataGo的棋力强大,曾在多个围棋比赛中取得优异成绩。

2.KataGo的算法原理KataGo的核心算法是基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度学习。

MCTS 是一种随机模拟算法,通过多次随机模拟进行搜索和选择,最终得到最佳决策。

KataGo将这一算法与深度学习相结合,提高了棋力表现。

3.KataGo的神经网络结构KataGo的神经网络结构包括两个部分:值网络和策略网络。

值网络用于估计棋局的好坏,输出每一步棋的胜率;策略网络则用于生成下一步的候选动作。

这两个网络通过博弈树进行交互,最终输出最佳决策。

4.KataGo的训练过程KataGo的训练过程主要包括三个阶段:数据预处理、网络搭建和优化、自我对弈与强化学习。

在数据预处理阶段,KataGo使用了大量的围棋棋局数据进行训练。

接下来,通过网络搭建和优化阶段,不断调整神经网络的结构和参数,提高棋力。

最后,在自我对弈与强化学习阶段,KataGo通过自我对弈不断强化自身棋力,并采用策略梯度方法进行优化。

5.KataGo的应用与优化KataGo不仅在围棋领域取得了优异成绩,还可以应用于其他棋类游戏和组合优化问题。

为了进一步提高KataGo的棋力,可以采取以下途径:(1)扩大训练数据规模:更多的训练数据有助于提高KataGo的棋力。

(2)优化网络结构:尝试不同的神经网络结构和参数设置,以提高计算效率和棋力。

pso算法求解vrptw问题的python代码

pso算法求解vrptw问题的python代码

题目:PSO算法求解VRPTW问题的Python代码一、概述随着物流行业的不断发展,车辆路径规划问题(VRP)逐渐成为物流领域研究的热点之一。

其中,带时间窗口的车辆路径规划问题(VRPTW)是VRP问题的一个重要变体,它在实际应用中具有很高的价值。

粒子裙优化算法(PSO)作为一种新兴的启发式优化算法,已经在求解优化问题方面取得了很好的效果。

本文将介绍如何使用Python编写PSO算法来求解VRPTW问题。

二、VRPTW问题简介1. VRPTW问题的定义VRPTW问题是指在满足客户需求的前提下,规划车辆的路径和行驶时间,使得总成本最小。

该问题包含了多个客户点、车辆容量限制、时间窗口限制等复杂约束条件。

2. 问题的目标VRPTW问题的目标是找到一组车辆路径方案,使得每个客户需求都得到满足,并且满足车辆的容量限制和时间窗口限制,同时使得总行驶距离或总行驶时间最小。

三、PSO算法简介1. PSO算法原理PSO算法是一种基于裙体智能的优化算法,其灵感来源于鸟裙或鱼裙的裙体行为。

算法通过不断迭代更新粒子的位置和速度,寻找全局最优解。

2. PSO算法特点PSO算法具有全局寻优能力强、易于实现和并行化等特点,因此在解决优化问题时具有一定的优势。

四、Python实现PSO算法求解VRPTW问题1. VRPTW问题建模我们需要将VRPTW问题转化为数学模型,以便使用PSO算法求解。

一般来说,可以使用带有时间窗口限制的TSP模型来表示VRPTW问题。

2. PSO算法代码实现接下来,我们使用Python编写PSO算法的代码,并将其应用于VRPTW问题。

代码主要包括初始化粒子裙、更新粒子位置和速度、计算适应度值、寻找全局最优解等步骤。

3. VRPTW问题的数据准备在使用PSO算法求解VRPTW问题之前,我们需要准备VRPTW问题的相关数据,包括客户需求信息、车辆容量信息、时间窗口信息等。

4. 结果分析和可视化我们将得到的最优解进行分析和可视化展示,以便更直观地理解算法的求解过程和结果。

禁忌搜索灰狼优化算法研究

禁忌搜索灰狼优化算法研究

禁忌搜索灰狼优化算法研究郭玉纯; 曹小鹏; 胡元娇【期刊名称】《《计算机技术与发展》》【年(卷),期】2019(029)012【总页数】6页(P55-60)【关键词】灰狼优化算法; 禁忌搜索算法; 局部搜索; 局部最优【作者】郭玉纯; 曹小鹏; 胡元娇【作者单位】西安邮电大学计算机学院陕西西安 710121【正文语种】中文【中图分类】TP301.60 引言2014年澳大利亚学者Mirjalili模仿狼群种群围攻、捕获猎物的过程提出了灰狼优化算法(grey-wolf-optimization,GWO)[1-3]。

灰狼优化算法具有较好的计算鲁棒性和全局搜索能力,自该算法提出以来,在图像处理、图像分割[4],无人机三维航路规划[5],流水车间调度[6],TSP问题[7],均值聚类[8],互联电网负荷频率控制[9]等方面应用广泛。

由于灰狼优化算法中灰狼种群始终向全局最优的前三个解靠近,导致其全局搜索能力较弱,对于一些复杂优化问题,如在解决高维度、多模态复杂函数优化问题时,容易陷入局部最优和出现早熟收敛的现象。

针对以上问题,张贾奎等提出了一种基于Tent混沌序列的灰狼算法(TCGWO)[10],以改善算法的寻优性能;伍铁斌提出一种基于对数函数描述收敛因子的改进GWO算法[11],以避免算法出现早熟收敛;徐慧等提出了融合杜鹃搜索的灰狼优化算法[12],在全局搜索能力方面有较为显著的提升,将其应用于特征选择中,有效提高了网络入侵检测的性能。

以上文献中提出的更新策略,虽然扩大了搜索空间,但是容易跳过全局最优,收敛速度也会变低。

禁忌搜索通过禁忌表来记录若干次搜索历史,下轮迭代可通过检索禁忌表来避免回到历史搜索。

文中通过引入禁忌搜索策略,通过对每次迭代产生的最优解α、优解β、次优解δ个体执行禁忌搜索,从而提高算法的全局搜索能力并在算法收敛后期跳出局部最优解,且收敛速度加快。

基于此,提出一种禁忌搜索灰狼优化改进算法(tabu search-grey wolf optimization,TS-GWO),并通过多组实验验证了该策略对算法寻优性能的改进。

COST231-Hata模型基于Memetic算法的修正

COST231-Hata模型基于Memetic算法的修正

COST231-Hata模型基于Memetic算法的修正张涵; 周新力; 刘晓娣; 宋斌斌【期刊名称】《《电子设计工程》》【年(卷),期】2019(027)022【总页数】4页(P133-136)【关键词】模型修正; 数据采集; COST231-Hata模型; Memetic算法【作者】张涵; 周新力; 刘晓娣; 宋斌斌【作者单位】海军航空大学山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TN011无线电波传播在自由空间中是相对简单的现象,但由于地球表面复杂的地表特性,这就决定了地表上的电波传播是一个复杂的问题,粗糙地表面、海平面、丘陵等各种复杂地形对电波传播都有着不同的影响。

在此基础上,经验模型Egli模型[1]、Okumura-Hata 模型[2]、COST231-Hata模型[3]、Lee[4]模型总结了各个地区不同的地理情况,给出了不同条件下的电波传播的模型,具有一定的代表性。

COST231-Hata模型[5]是COST231研究计划在Okumura测试数据基础上,通过对较高频段的传播实验曲线进行分析模拟得到的[6]。

因其对数据预测准确简单,受到了很多学者的关注。

文献[7]通过对5.8 GHz频段的LMS调谐算法,对COST231-Hata模型与SUI模型的性能进行了比较。

文献[8]通过比较东京附近的电波路径损耗,基于相同的频率不同的建筑高度对COST231-Hata模型的影响。

文中介绍了COST231-Hata模型的基本原理和Memetic算法的基本流程,并且通过实测数据测量出了适合模型的本地化数据,并列出了适应度函数公式,在此基础上,利用算法对COST231-Hata模型进行改进,说明了此方法的可行性。

1 基本原理1.1 COST231-Hata模型COST231-Hata模型的计算公式[9]为:式中,f为频率,单位为MHz;d为距离,单位为km;hb为发射天线有效高度,单位为m;hm为接收天线有效高度,单位为m;α(hm)为接收天线高度修正因子;C为传播环境校正因子,中型城市及郊区取0,密集大城市区取3。

局部搜索的音频数据检索

局部搜索的音频数据检索

局部搜索的音频数据检索
李应
【期刊名称】《智能系统学报》
【年(卷),期】2008(3)3
【摘要】根据多媒体音频数据的特点,提出一种适用于快速音频数据检索的局部搜索数据结构,即局部搜索树(local search tree,LS-tree).在局部搜索树中,分别以音频数据小波变换系数的过零率和平均幅度作为主、次关键码,基于局部范围对作为索引的其他系数进行组织.其次,基于局部搜索树,提出采用小波包最好基小波塔型算法实现音频数据检索.最后,把采用局部搜索树的小波包最好基-小波塔型算法的搜索和基于小波不同级系数的检索方法相比较,结果表明,这种方法对音频数据检索的快速和有效性.
【总页数】6页(P259-264)
【作者】李应
【作者单位】福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350108
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.3;TP311.12
【相关文献】
1.音频数据检索专利技术综述 [J], 邓慧丽;何华
2.基于内容的音频数据检索研究 [J], 刘文辉;蚩志锋
3.基于LPCMCC的音频数据检索方法 [J], 江基华;李应
4.一种高效过滤提纯音频大数据检索方法 [J], 张兴忠;王运生;曾智;牛保宁
5.基于音频搜索源的音频搜索引擎研究 [J], 詹祯浩
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# include <iostream>
# include <fstream>
# include <string>
# include <ctime>
using namespace std;
#define SAT 3 //每个子句所含变量的个数,即定义N-SAT问题的N
int **arr; //描述SAT问题的二维数组
int Var_Num; //变元个数
int Clause_Num; //子句个数
ifstream fin;
ofstream fout;
void Random(int *v, int *s);
int Proper_Num(int *s);
void Reverse(int *v,int *s, int num);
void Local_Search(double &duration);
void Read_And_Save(int it);
int main()
{
srand(time(NULL));
fout.open("result50-Local_Search_Algorithm.txt");
fout << "#姓名学号" << endl;
double totaltime = 0.0;
for (int i = 1; i <= 10; ++i)
{
double duration=0.0;
Read_And_Save(i);
Local_Search(duration);
totaltime += duration;
}
fout.close();
cout<<"平均时间为: "<< totaltime / 10 <<" 秒 "<<endl;
system("pause");
return 0;
}
//随机生成一个真值指派v,并计算在这个真值指派v下每个子句中满足1的数量,可能值从0-3,存于s中
void Random(int *v, int *s)
{
int temp, i, j, k;
for (i = 0; i < Var_Num;i++)
v[i] = rand() % 2;
memset(s, 0, sizeof(int) * Clause_Num);
for (k = 0; k < Var_Num; k++)
for (i = 0; i < Clause_Num; i++)
for (j = 0; j < SAT; j++)
{
temp = (v[k] == 1) ? (k + 1) : -(k + 1);
if (arr[i][j] == temp)
{
++s[i];
break;
}
}
}
//计算符合的子句数,可能值从0-91
int Proper_Num(int *s)
{
int k = 0;
for (int i = 0; i < Clause_Num; i++)
if (s[i] > 0) ++k;
return k;
}
//尝试对第num位进行翻转
void Reverse(int *v,int *s, int num)
{
int i, j, temp;
int preSatify = Proper_Num(s);
int *offset = new int[Clause_Num];
memset(offset, 0, sizeof(int) * Clause_Num);
for (i = 0; i < Clause_Num; i++) //计算翻转后的可满足子句数量的偏移值for (j = 0;j < SAT;j++)
{
temp = (v[num] == 1) ? (num + 1) : -(num + 1);
if (arr[i][j] == temp)
{
offset[i] = offset[i] - 1;
break;
}
if (arr[i][j] == -temp)
{
offset[i] = offset[i] + 1;
break;
}
}
for (i = 0;i < Clause_Num; i++) //修改生成新的可满足子句
s[i] = s[i] + offset[i];
int newSatify = Proper_Num(s); //计算新的可满足子句个数
if (newSatify > preSatify) //满足子句个数增加则翻转
v[num] = 1 - v[num];
else
for (i = 0; i < Clause_Num; i++) //否则复原可满足子句向量
s[i] = s[i] - offset[i];
delete[] offset;
}
//局部搜索思想求解
void Local_Search(double &duration)
{
int i;
int *sentence = new int[Clause_Num];
int *value = new int[Var_Num];
int tries = 0; //尝试次数
int changenum; //翻转位
double start_time = (double)clock();
Random(value, sentence); //随机生成一组真值指派
while (Proper_Num(sentence) < Clause_Num) //当未使91个子句都满足时...
{
if (tries >= Var_Num * 10) //若尝试次数大于变元数的10倍
{
Random(value, sentence);
tries = 0;
}
changenum = rand() % Var_Num; //随机选一个翻转位
Reverse(value, sentence, changenum); //尝试翻转
++tries;
}
double end_time = (double)clock();
duration =(end_time-start_time)/1000;
fout << "-" << SAT << "-" << Var_Num << "-" << Clause_Num << "-" << duration << endl;
for (i = 0; i < Var_Num; ++i)
fout << value[i];
fout << endl;
for (i = 0; i < Clause_Num;i++)
delete[] arr[i];
delete[] sentence;
delete[] arr;
}
//读取文件并把问题各子句的描述存进二维数组arr
void Read_And_Save(int it)
{
string s;
int i, j, nn;
char sc[20];
fout << "#t" << it << ".txt ";
itoa(it, sc, 10);
string infn = "test\\t" + (string)sc;
infn += ".txt";
fin.open(infn.c_str());
do
fin >> s;
while(s != "cnf");
fin >> Var_Num;
fin >> Clause_Num;
arr = new int*[Clause_Num];
for (i = 0; i < Clause_Num; i++)
{
arr[i] = new int[SAT];
for (j = 0; j < SAT; j++)
fin >> arr[i][j];
fin >> nn;
}
fin.close();
}。

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