广义邻域搜索算法及其统一结构
广义邻域搜索算法及其统一结构
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
搜索方式的选择 决定优化的结构，即每代有多少解参与优化； 并行搜索：以多点同时或交叉优化，计算和储存量 较大，如GA、ACO、PSO等； 串行搜索：始终只有一个当前状态，处理简单，效 率较差，如SA、TS等。
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.1 传统邻域算法
特点 （1）通用易实现，只要设计好状态发生器（邻域函 数），就能求解组合或函数优化； （2）算法性能对邻域函数和初始值具有依赖性，邻 域函数和初始值选取不同，算法最终的性能将会有 差异； （3）算法的局部优化特性，没有跳出局部极值的能 力。
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.2 统一优化结构
整体流程
智能优化计算
7.4 优化算法的性能评价体系
优化性能指标 离线最优性能指标：
Em,off
line
cb c* c*
100 %
其中，cb为算法多次运行所得的最佳优化值，c*为问 题的最优解，若最优解未知，可用已知最佳优化值
7.5.1 理论研究概述 7.5.2 应用研究概述 7.5.3 发展性研究
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.1 传统邻域算法
传统邻域算法的优化流程 从一个初始解 x 出发，利用状态发生器持续地
在解 x 的邻域中搜索比它好的解，若能找到如此的 解，就以之替代解 x 成为新的当前解，然后重复上 述过程；否则结束搜索过程，以当前解作为最终解。
(ACO,1992)
Particle Swarm Optimization (PSO,1995)
(完整版)《搜索算法》知识点总结
(完整版)《搜索算法》知识点总结1. 搜索算法的概念搜索算法是计算机科学中的一类算法，用于在一个数据集合中查找指定的数据项。
搜索算法的目标是通过最少的计算操作来找到目标数据项，以提高效率。
2. 常见的搜索算法2.1 线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一，它从数据集合的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标数据项或者遍历整个数据集合。
线性搜索的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集合的大小。
2.2 二分搜索二分搜索是一种高效的搜索算法，它适用于有序的数据集合。
它将数据集合分为两部分，并与目标数据项进行比较，然后根据比较结果确定继续搜索的方向。
通过每次排除一半的数据，二分搜索的时间复杂度为O(log n)，其中n为数据集合的大小。
2.3 哈希搜索哈希搜索通过将数据项映射到哈希表中的特定索引位置来进行搜索。
通过哈希函数，可以快速找到目标数据项所在的位置。
哈希搜索的时间复杂度为O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。
2.4 深度优先搜索深度优先搜索是一种递归的搜索算法，它从起始点开始一直沿着一个路径搜索，直到找到目标数据项或者无法继续搜索。
如果搜索失败，则回溯到上一个节点，并探索其他路径。
深度优先搜索在有向图和无向图中均适用。
2.5 广度优先搜索广度优先搜索是一种逐层扩展的搜索算法，它从起始点开始，先访问所有直接相邻的节点，然后再访问相邻节点的邻居节点。
通过队列数据结构，广度优先搜索可以按层次进行遍历，直到找到目标数据项。
广度优先搜索适用于无权图和加权图。
3. 搜索算法的应用场景搜索算法在各种领域和实际问题中广泛应用，包括但不限于以下几个方面：- 文本搜索：在大规模的文本数据集中查找关键字或短语。
- 图像搜索：根据图像特征找到相似的图像。
- 数据库查询：根据指定条件查询数据库中的记录。
- 路径规划：在地图上找到最短路径或最优路径。
- 推荐系统：根据用户的兴趣和偏好推荐相关的内容。
- 人工智能：在机器研究和深度研究中的搜索空间优化等。
【计算机应用研究】_邻域搜索_期刊发文热词逐年推荐_20140724
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 邻域搜索 记忆体 竞争决策算法 无等待流水车间 总流水时间 微粒群算法 差分进化 多目标优化 多目标 多样性 元胞自动机 pbest 0-1背包问题
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
2011年 科研热词 推荐指数 蚁群算法 2 图像分割 2 零空闲流水线调度 1 邻域搜索 1 置换流水车间调度 1 约束满足 1 约束优化:序列二次规划 1 粒子群算法 1 粒子群优化 1 混合邻域搜索 1 混合算法 1 模糊聚类 1 树搜索算法 1 柔性作业车间调度 1 最大完工时间 1 并行机job-shop 1 完工时间 1 多目标优化 1 变邻域搜索 1 动态邻域 1 分水岭算法 1 分布估计算法 1 信息素更新规则 1 信息素密度 1 人工鱼群算法 1 二维otsu方法 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
科研热词 量子粒子群算法 负权值 计算机视觉 自适应色彩融合 线性规划 粒子群算法 直线拟合 目标跟踪 特征点对 正交设计 广义霍夫变换 小生境 多个圆检测 图像配准 图像分割 含水量 各向异性 变异尺度 动态鲁棒优化 互信息 二维otsu方法 不等间隔采样 mean-shift跟踪算法 kriging算法 k-d树
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
邻域分析技术及其在计算机科学中的应用
邻域分析技术及其在计算机科学中的应用导言在计算机科学领域，邻域分析技术被广泛应用在图像处理、网络分析、自然语言处理等领域中。
其基本思想是通过寻找和某个对象相邻的其他对象，从而分析对象间的关系和特征。
本文将介绍邻域分析技术的概念、算法和应用，并探讨其未来的发展趋势。
邻域分析技术的概念邻域分析技术，英文名为“Neighborhood Analysis”，是一种基于数据挖掘和机器学习的分析方法。
它主要用于探索数据集中对象与其周围对象的相似性和关系，从而识别对象之间的模式和规律。
其核心思想是通过寻找对象周围的其他对象或者通过距离函数来衡量对象之间的相似性，从而建立对象之间的联系。
邻域分析技术的算法邻域分析技术具体实现有多种不同方法，下面我们分别介绍几种常用的算法。
1. k-Nearest Neighbor算法k-Nearest Neighbor（k-NN）算法是邻域分析技术中的经典算法之一。
它基于“相似的对象靠在一起”的思想，通过计算对象间的距离或相似性度量，将每个对象归为靠近它的k个最邻近的训练样本中的多数类别。
2. DBSCAN算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种需要指定邻域半径的聚类算法，用于将密度相似的对象组成一组。
它的基本思想是集合内部的对象比集合之间的对象更相似，通过寻找密度相似的区域来分组。
3. PCA算法PCA（Principal Component Analysis）算法是一种降维算法，能够将高维空间的数据映射到低维空间中，同时还能保留原始数据的结构特征。
它通过计算数据的协方差矩阵，来找到数据中最主要的成分，并用这些主成分组成一个新的低维空间。
邻域分析技术在计算机科学中的应用邻域分析技术在计算机科学领域中被广泛应用，其中比较常见的领域包括：1. 图像处理在图像处理中，邻域分析可以应用于图像去噪、边缘检测、形态学处理等领域。
求解作业车间调度问题的全局邻域搜索方法
第15卷第7期计算机集成制造系统Vol.15No.72009年7月Computer Integrated Manufacturing SystemsJuly 2009文章编号:1006-5911(2009)07-1383-06收稿日期:2008 06 18;修订日期:2008 10 13。
Received 18June 2008;accepted 13Oct.2008.基金项目:国家自然科学基金资助项目(70771008,70371057)。
Fo undation item:Project supp orted by the National Natural Science Fundation,Ch ina(N o.70771008,70371057).作者简介:崔健双(1971-),男,河北衡水人,北京科技大学经济管理学院副教授,博士,主要从事生产调度算法理论及应用、安全电子商务的研究。
E mail:cuijs@manag 。
求解作业车间调度问题的全局邻域搜索方法崔健双,李铁克(北京科技大学经济管理学院,北京 100083)摘 要:采用传统的关键邻域搜索方法求解作业车间调度问题时,往往容易陷入局部极值而且难以跳出。
为此,提出了一种具有动态调整能力的全局邻域交换策略,该策略有可能产生大量的不可行调度,需要一种筛选方法加以过滤。
证明了一个新的邻域交换性质,利用该性质可以对所得调度方案作可行性约束判定,从而有效地过滤掉不可行调度。
在此基础上,提出了一种求解作业车间调度问题的算法。
最后,取不同规模的Benchmar k 问题算例对该算法进行测试,结果表明,无论从解的质量还是计算时间都取得了较好的效果。
关键词:邻域结构;关键路径;作业车间调度;邻域交换;调度算法中图分类号:T P18 文献标识码:AGlobal neighborhood algorithm for Job Shop scheduling problemCUI J ian shuang,LI T ie ke(Scho ol of Economic M anag ement,U niversit y of Science &T echno lo gy Beijing,Beijing 100083,China)Abstract:T r aditional cr itical neighbor ho od alg or ithms fo r Jo b Shop scheduling problem w ere easily t rapped into local optimal and hardly to escape.T o deal w ith t his pro blem,a g lo bal neig hbo rhoo d swapping st rateg y wit h dynamic adapatability w as pr oposed.H ow ever,this new strateg y mig ht possibly induce infeasible so lutio ns.T hus,a new pr oposition concerning the neig hbor hood sw apping str ategy w as presented and pr ov ed,w hich could be used to v erify whether a neighbor ho od swapping w as accept able or not.Based on this g lo bal neig hbo rhoo d st rateg y,a new alg o r ithm w as develo ped and tested by a gr oup of benchmark instances.T he r esults indicated that the new algo rithm ob tained satisfactor y results both on solut ions quality and computat ion time.Key words:neig hbo rhoo d structur e;crit ical path;Job Sho p scheduling ;neighborho od sw apping;scheduling alg o rithms0 引言自从20世纪50年代以来,调度问题相关理论及其应用技术的研究已经发展成为一门重要的学科,从经典的单机调度、并行机调度、车间调度发展到后来的多目标调度、随机调度和模糊调度等内容。
vns算法的邻域结构
vns算法的邻域结构
VNS（Variable Neighborhood Search）算法是一种启发式优化
算法，其邻域结构是该算法的核心部分。
在VNS算法中，邻域结构
是指在搜索过程中对当前解进行改变以生成新解的方法和规则。
VNS
算法通过多个不同的邻域结构来探索解空间，从而增加了对解空间
的搜索广度和深度。
VNS算法的邻域结构可以分为两种类型，粗粒度邻域和细粒度
邻域。
粗粒度邻域通常是通过较大的改变来生成新解，而细粒度邻
域则是通过较小的改变来生成新解。
这种分层的邻域结构有助于
VNS算法在搜索过程中兼顾全局和局部的优化能力。
在VNS算法中，邻域结构的设计通常依赖于具体的问题和应用
场景。
一般来说，邻域结构的设计需要满足以下几个原则，首先，
邻域结构应该能够有效地覆盖整个解空间，以确保算法能够全面地
搜索解空间；其次，邻域结构应该能够在合理的时间内生成新的解，以确保算法的高效性；最后，邻域结构应该能够在搜索过程中避免
陷入局部最优解，以确保算法的全局搜索能力。
在实际应用中，VNS算法的邻域结构可以采用多种方式来设计，
比如基于领域知识的邻域结构设计、基于问题特性的邻域结构设计等。
此外，针对不同类型的问题，还可以采用不同的邻域结构设计方法，比如针对排列问题的邻域结构设计、针对图论问题的邻域结构设计等。
总的来说，VNS算法的邻域结构是该算法的关键组成部分，其设计贯穿于整个算法的搜索过程。
合理的邻域结构设计能够显著影响算法的搜索效率和搜索质量，因此在应用VNS算法时需要充分考虑邻域结构的设计。
基于混合算法的无人机路径规划
现象 ， 以使用纯粹 的遗 传算 法并不能得到最优 的路 径。 所 单纯 的遗传算 法容 易使 种群 单一 ， 致最优 解 流失 ， 导 为 了改善遗传算法Байду номын сангаас 易得 到局部最优解 的缺陷 ， 中借 鉴 了算 文 法混合 的思路 ， 采用遗传模拟退火 算法进行 路径规划 的优化 搜索 。利用模拟退火算 法与遗传算法作 为子算 法 ， 于广义 基 邻域搜索算法 的统 一结 构来构造遗传模 拟退 火算 法 ， 通过模 拟退火算法保 留种群的多样性 ， 避免出现“ 早熟 ” 。
李佳 泽 ， ： 于混合 算 法的无人 机路 径 规 划 等 基
１
１Ｊ
１７ ３
２
１Ｊ
３
１Ｊ
４
］Ｊ
算 。并 画出适应 度变化 曲线 。
参考文献 ：
袁麟博 ， 章卫 国， 李广 文． 种基 于遗传 算法 一模 式搜 一 索法的 无 人 机 路 径 规 划 ［ ］ Ｊ ．弹 箭 与 制 导 ，０ ９，９ ２ ０ ２
若无人机沿 着垂直平 分线 飞行 ， 其飞 行是最 安 全的 ， 不偏 向 任何 一方 ， 它 受到威 胁 最小 ， 把 目标 点 、 则 再 起点 与最 近 的 Ｖ ｒｎｉ ｏｏｏ 顶点连接起来 ， 人机就 是在 构造 的 Ｖ ｒｎ ｉ 无 ｏｏｏ 图边 的 可选路径集合 中飞行的 。 数学表述 ：
第３ ２卷
第 ６期
四 川 兵 工 学 报
２ １ 年 ６月 ０１
【 其他研究】
基 于 混 合 算 法 的无 人 机 路 径 规 划
【国家自然科学基金】_邻域特征_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
负荷随机扰动 谱间相关性 调整时问 调度 角点检测 裂纹特征 融合评价 薇甘菊 荷电雾滴 自适应阈值 自动综合 脑-机接口 背景抑制 背包问题 聚类模式点 聚类方法 耦合强度 网格曲面 维数约简 维度缩减 统一框架 结构化 经验转移矩阵 组合优化 纹理特征 第二相颗粒 空间栅格 空间分布描述符 空间信息 离散点云 禁忌搜索 知识发现 盾构 相对密度 直线描述子 直线匹配 直方图 盲检测 目标跟踪 监督鉴别投点 特征向量 特征匹配 熵 点投影 点云简化 点云曲面 点云数据 点云密度
水平分段放顶煤 残差法 正交投影算子 模糊规则 模糊堆土机距离 核密度 极限长度 板裂介质岩体 条件理论 条件参数 木材细胞 最大后验概率 曲面重构 曲率尺度空间 曲率 智能体 景观分异 星表,银河系 无等待流水车间 方向编码 方向流场 方向性邻域系统 斑点噪声 数据聚类 数据挖掘 数值特征 摆动适应度函数 插值 提升方案 掩蔽因子 掌纹主线 掌纹 快速城市化地区 微观本义 形态学滤波 平坦度 常微分方程 属性约简 局部相似度分析 局部二值化 小波变换 容差粗糙集 天体测量 多时相遥感图像 多信息综合 地质构造单元 土地利用组合 图像拼接 图像尺度变换 图像去噪 图像匹配 图像分割 后屈曲 同步自回归模型
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137
同一性 合成孔径雷达图像分割 合成孔径雷达图像 可能性c-均值聚类 可操纵小波变换 可变精度 卫星遥感数据分类 区域构造图 区域扩张 动态遗传算法 划分 分水岭算法 几何攻击 光谱特征邻域 光照正规化 仿射变换 人脸识别 人工免疫网络 亚像素定位 互相关马尔可夫随机场 主线 中国东部海区 不规则性 下采样 zernike矩 som算法 sar图像 mst聚类 ls方法 hough变换 directionlet变换
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鲁棒性指标 离线初值鲁棒性指标（波动率）：
E f 1,off line
ca c* c*
100%
E f 2,off line STDEV(ci* )
其中，ca为算法多次运行所得的平均值，ci*为算法第 i次运行得到的最优值，STDEV()为均方差。
波动率越小说明鲁棒性越强。
智能优化计算
7.3.1 算法混合的方式
并行
同步式并行：主过程（算法A）和子过程（其它算法） 为主仆关系，各子算法的搜索过程相互独立，可以
采纳不同的搜索策略，
但与主过程的通信必须保 算法1
算法3
持同步；
算法A
算法2
算法n
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.1 算法混合的方式
并行
异步式并行：各子过程通过共享存储器彼此无关地
算法操作的研究 随着人们对算法机制与功能和自然更深入的理解与 研究，模拟自然科学思想来实现优化的算法操作研 究会得到进一步的发展。
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.2 应用研究概述
函数优化 生产调度 控制工程 机器学习和模式识别 工艺设计 组合优化 神经网络设计 工业设备设计
(ACO,1992)
Particle Swarm Optimization (PSO,1995)
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
搜索机制的选择 是构造算法框架和实现优化的关键； 局部优化算法——基于局部优化的贪婪机制，如梯 度下降法、爬山法等； 全局优化算法——基于概率分布的优化机制，如GA、 SA等； 自学习算法——基于系统动态演化的优化机制，如 混沌搜索、神经网络优化等。
算法n
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.1 算法混合的方式
镶嵌
一种算法作为另一种算法的一个优化操作或用作搜
索性能的评价器； 鉴于各种算法优化机制的差异， 步骤1
进而克服单一算法早熟和陷入
步骤m
算法2
局部极值；
关键：子算法与嵌入点的选择。 步骤n
算法1
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
邻域函数的设计 决定了邻域结构和邻域解的产生方式； 算法对问题解的不同描述方式，使解空间的优化曲 面形状和解的分布有所差异，会直接影响邻域函数 的设计，进而影响算法的搜索行为。 在确定邻域结构后，当前状态邻域中候选解的产生 方式既可以是确定性的，也可以是随机性的。
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
对算法的关键参数做某种调节,引导搜索进程在集中 搜 索 （ intensification ） 和 分 散 搜 索 (diversification)之间转换。经验表明,参数选择对 算法性能有着极其重要的影响,而这类算法中关于最 优参数没有一般理论的指导。
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.2 广义邻域算法
广义邻域算法的工作流程 算法从若干初始解出发，在算法参数控制下由
当前状态的邻域中产生出若干个候选解，并以某种 策略在当前解和候选解中确定新的当前状态。伴随 控制参数的调节，重复执行上述搜索过程，直至满 足算法的终止准则，结束搜索过程并输出优化结果。
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.1 算法混合的方式
主要结构类型 串行 镶嵌 并行 混合
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.1 算法混合的方式
串行
最简单；
利用一种算法的搜索结果作为另一种算法的起点依
次对问题进行优化；
算法1
关键：确定算法的转换时机。
算法2
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.3 发展性研究
主要研究方向 （7）拓展算法的应用领域，总结算法的适用域； （8）研制算法软件和硬件，注重开放性设计以便算 法不断扩充与综合。
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.4 提升算法全局搜索能力的途径
算法参数的改进
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.2 统一优化结构
整体流程
智能优化计算
7.4 优化算法的性能评价体系
优化性能指标 离线最优性能指标：
Em,off
line
cb c* c*
100 %
其中，cb为算法多次运行所得的最佳优化值，c*为问 题的最优解，若最优解未知，可用已知最佳优化值
状态更新方式的设计 指以何种策略在新旧状态中确定新的当前状态，是 决定算法整体优化性能的关键步骤之一。 基于确定性的状态更新方式——难以穿越大的能量 障碍，容易陷入局部极小； 基于随机性的状态更新方式——能够取得较好地全 局优化性能。
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
控制参数的修改准则和方式的设计 须以一定的准则和方式进行修改以适应算法性能的 动态变化； 参数的修改幅度必须使算法性能的动态变化具有一 定的平衡性，以实现算法行为在不同参数下的良好 过渡。
智能优化计算
7.4 优化算法的性能评价体系
综合指标
离线优化 在线优化
基于上述三个性能指标，加权组合：
E mEm s Es f E f m,s , f 满足m s f 1
综合性能指标越小表明算法的综合性能越好，以此 作为实际应用时选择算法的一个标准。
智能优化计算
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.2 应用研究概述
物流配送系统 航空系统 智能交通 码头运输 人力资源 电路设计 旅游资源配置 无线通讯网络
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.2 应用研究概述
程序优化 能源配置 网络资源优化 铁路开行方案 学校排课 证券投资组合 防空部署 其他
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.2 统一优化结构
问题分解和预处理以及子问题的综合过程 体现了优化过程在空间层次上的分解，通过问题分 解，可降低求解复杂性，有利于提高优化效率；
整体解的进一步NS优化 这是对从“问题分解”到“综合处理”的手段所造 成的全局优化质量降低的一个补充。
智能优化计算
第七章 广义邻域搜索算法 及其统一结构
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.1 传统邻域算法 7.1.2 广义邻域算法
7.2 广义邻域搜索算法的要素 7.3 广义邻域搜索算法的统一结构
7.3.1 算法混合的方式 7.3.2 统一优化结构
7.4 优化算法的性能评价指标 7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.1 理论研究概述
收敛性与鲁棒性研究 模式定理（遗传算法） 马尔科夫链（模拟退火、禁忌搜索、遗传算法等） 目前对算法严格的理论研究均基于简单的理想模型， 研究成果与实际算法实施仍有距离。
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.1 理论研究概述
算法参数的选择研究 目前尚无确定最优参数的一般方法，在求解实际问 题时主要凭经验选取算法参数。
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.2 广义邻域算法
定义 模拟退火、禁忌搜索、遗传算法、模糊优化、
基于规则的启发式算法，以及基于它们的各种混合 算法，都是对传统邻域搜索算法的改进和变型。
将上述通过不同途径而构成的改进算法统称为 广义邻域搜索算法。
这些算法在优化流程上呈现出很大的共性。
智能优化计算
算法1Βιβλιοθήκη 算法3算法A算法2
算法n
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.2 统一优化结构
单一邻域搜索流程 将各种单一广义邻域搜索算法进行统一模块化描述， 包括构成广义邻域搜索流程的所有关键步骤；
进程层次串行组合邻域搜索（SNSA） 体现了优化过程在进程层次上的分解，是在进程层 次上对各种混合算法的统一描述；
7.5.1 理论研究概述 7.5.2 应用研究概述 7.5.3 发展性研究
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.1 传统邻域算法
传统邻域算法的优化流程 从一个初始解 x 出发，利用状态发生器持续地
在解 x 的邻域中搜索比它好的解，若能找到如此的 解，就以之替代解 x 成为新的当前解，然后重复上 述过程；否则结束搜索过程，以当前解作为最终解。
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.2 广义邻域算法
Genetic Algorithm (GA,1975)
Hopfield Neural Network
(HNN,1982)
Simulated Annealing
(SA,1983)
Tabu Search
(TS,1986)
Ant Colony Optimization
7.4 优化算法的性能评价体系
鲁棒性指标 在线初值鲁棒性指标：
E f 1,online
ca (k) c* c*
100%
E f 2,online STDEV(ci* (k ))
其中，ca (k)为算法运行第k代所得的平均值， ci*(k) 为算法第i次运行在第k代得到的最优值。
用来衡量算法对随机初值和操作的动态依赖程度。
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.3 发展性研究
主要研究方向 （4）针对搜索全局性、快速性和鲁棒性，发展新的 优化机制和优化操作，尤其是基于算法统一框架发 展高效的混合优化算法； （5）利用并行计算机技术，发展并行或分布式优化 算法； （6）分析处理优化问题中的关键因素，降低问题的 难度；