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搜索资源列表

  1. 一种结合局部搜索策略的求解TSP的演化算法

  2. 一种结合局部搜索策略的求解TSP的演化算法，该算法的主要思想是将局部搜索策略在邻域内搜索的快速性与演化方法在全局搜索上的鲁棒性结合起来，从而跳离局部最优。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-10
    • 文件大小：69632
    • 提供者：Fish8020

  1. 八数码（五种搜索策略）

  2. 九宫格的小游戏，同时可以用五种搜索策略(广度优先;深度优先;有界深度优先;全局择优;局部择优，包括A*算法)对九宫格小游戏进行求解，并对这五种搜索策略进行对比分析。MFC实现，只是界面有点难看，分享一下大家一起学习。08年帮网友做的课程设计^_^

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-06-13
    • 文件大小：83968
    • 提供者：yjh4866

  1. 基于捕食搜索策略的模拟退火优化算法

  2. 针对传统模拟退火算法初始温度和降温函数难以确定以及接收劣质解同时容易遗失当前最 优解等缺陷，将禁忌搜索算法的禁忌表功能引入SA 算法，避免遗失最优解和对某个解进行 多次重复地搜索；根据函数的复杂程度确定初始温度，并定义新的降温函数，提高算法的搜 索效率和精度；引入捕食搜索策略，平衡算法搜索能力和开发能力，避免陷入局部最优。通 过对五个典型的基准测试函数的仿真表明，改进算法具有较强的全局搜索能力，同时寻优精 度和收敛速度比原算法也有较大的提高。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-20
    • 文件大小：1001472
    • 提供者：bgcoolwindchen

  1. 鹰策略结合差分进化的可靠性冗余优化算法

  2. 将鹰策略和差分进化结合用于解决可靠性冗余优化问题.优化过程分为两个阶段:第一阶段使用Lévy飞行在解空间中进行全局搜索,第二阶段使用差分进化算法在前阶段得到的有前途解的周围进行快速的局部搜索.同时,修改了差分进化算法的变异算子和交叉算子以提高局部搜索的性能.该算法较好地实现了全局搜索和局部搜索的平衡,既有利于跳出局部最优,又可以加快局部收敛.通过对可靠性冗余优化的两个基本问题的实验表明,所提出的算法在解决可靠性冗余优化问题上是有效的.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：814080
    • 提供者：weixin_38665162

  1. 多级边坡局部安全稳定性分析的变尺度搜索策略

  2. 为提高常规方法在分析多级边坡局部安全稳定性时的效率,采用变尺度搜索方法,即将边坡的搜索区间分为几个小区间,分别在各个小区间内进行局部搜索得到一系列危险滑动面,将所得结果作为初始值放入和声库,结合和声搜索算法进行最小安全系数以及临界滑动面的确定,对变尺度搜索方法的区间个数进行讨论,同时将新策略的结果与常规策略以及强度折减有限元方法的结果进行对比分析,发现提出的新策略在搜索精度和效率方面具有较强的优势,可以用于多级边坡的局部稳定性分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：594944
    • 提供者：weixin_38522529

  1. 一种新局部搜索策略的差分进化算法

  2. 为增强差分进化算法的局部搜索能力,一种新局部搜索策略引入到差分进化算法中,从而提出一种新局部搜索策略的差分进化算法。该算法用局部搜索得到新个体替换较劣个体,使其跳出局部最优,以此增强种群的多样性。数值实验选取4个测试函数,并与差分进化算法进行比较,结果表明算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：242688
    • 提供者：weixin_38685455

  1. 基于多策略人工蜂群的多序列比对算法

  2. 多序列比对是生物信息学中最重要和挑战性的任务之一. 针对多序列比对是NP 完全组合优化问题, 引.入Tent 混沌初始化种群策略、不同蜂种的邻域搜索策略和锦标赛选择策略等, 提出了一种基于多策略人工蜂群.的多序列比对算法. 该算法应用Tent混沌初始化种群策略以使初始个体多样化和获取较好初始解; 其次针对不同.蜂种的特性设计不同的邻域搜索策略以平衡算法的全局探索与局部开发能力. 同时引入序列比对的蜜源编码方.法以适应多序列比对的离散性. 实验结果表明, 该算法鲁棒性较强, 能获取较好的比对性能和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_38659805

  1. 局部搜索多峰函数的综合学习粒子群算法

  2. 为了充分发挥CLPSO强大的全局搜索能力和LS的快速收敛能力，提出一种嵌入局部搜索（LS）的综合学习粒子群优化器（CLPSO），以追求更高的优化性能。 这项工作通过利用我们提出的准熵指标来解决其关键问题（即何时启动LS），提出了一种自适应LS启动策略。 理论上并通过数值测试分析了随着优化过程指标的变化。 该算法在多峰基准函数上进行了测试。 进行参数敏感性分析以证明其鲁棒性。 比较结果显示，与最新的PSO变体CLPSO相比，总体收敛速度和准确性更高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1032192
    • 提供者：weixin_38627603

  1. 基于Memetic框架和改进DFP局部搜索的改进差分进化算法

  2. 为提高差分进化(DE)算法对性连续优化问题的求解能力、增强算法的适应性,提出了一种基于局部快速收敛算法的Memetic进化算法。改进了Davidon-Fletcher-Powell方法,得到了具有强搜索能力的局部搜索算法——NDFP。当进化过程中出现具有优秀特质的个体时,NDFP可以使该个体沿着局部最优解的方向快速进化。为综合NDFP和DE的优势,提出局部搜索的执行策略来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使得NDFP对DE的优化具有更为广泛的适应性。在CEC2005和CEC2013 Benchmar

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：901120
    • 提供者：weixin_38688145

  1. 区域协方差跟踪与混合搜索策略

  2. 协方差跟踪由于其有能力的区域基于协方差的特征描述符而取得了令人瞩目的成功。 但是，协方差跟踪中的蛮力搜索策略效率低下，并且可能导致跟踪轨迹和干扰不连续。 在这项工作中，提出了一种用于协方差跟踪优化的混合搜索策略。 混合策略包括整数区域计算，从粗到细和圆形搜索，和均值漂移优化。 积分区域比积分图像快得多，并且可以自适应跟踪目标和跟踪条件。 另外三个大大加快了搜索的收敛速度。 通过在正常稳态下进行局部搜索，提出的方法产生了更好的效率，分散性的鲁棒性以及稳定的轨迹。 我们的方法显示了出色的目标表示能力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38714509

  1. 交替搜索的自适应萤火虫算法

  2. 萤火虫算法（FA）是一种基于种群的随机算法，其灵感来自萤火虫闪烁的行为。 尽管最近的一些研究表明，FA在许多优化问题上是有效的，但其性能在很大程度上受到其控制参数的影响。 在本文中，提出了一种新的FA，称为具有替代搜索的自适应FA（AFAas），以提高FA的性能。 本文的主要贡献包括两个方面：1）采用自适应策略动态调整控制参数； 2）采用替代搜索策略提高全局和局部搜索能力。 实验是对一组众所周知的基准函数进行的。 计算结果表明，与标准FA和一些最近发布的FA变体相比，我们的方法AFAas可以实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38548231

  1. 侦察蜂全局搜索策略的混合进化算法求解中国护士名册问题

  2. 护士名册问题（NRP）是NP之一-关于医疗资源分配的硬组合优化问题。 过去，已经提出了几种提议的方法，例如启发式算法和基于建立严格数学模型的算法。 特别是，已经证明将整数规划与进化算法（IP + EA）相结合的混合算法对于NRP是有效的。 但是，这些方法在处理大型NPR实例（如中文NRP）时效率不高。 为了克服IP + EA的过早收敛，我们提出了一种基于侦察蜂全局搜索策略的混合进化算法。 受人工蜂群算法中侦察员行为的启发，全局搜索已集成到EA中，这可以使算法摆脱局部最优。 实验结果表明，我们提出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：583680
    • 提供者：weixin_38710578

  1. 基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法

  2. 在继承综合学习粒子群算法( Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer，CLPSO) 全局探索优势的基础上，引入具有高效收敛性能的传统局部搜索( Orthodox Local Search，OLS) 方法，提出了基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法( Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm with Adaptive starting strategy of Local Search

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38662213

  1. PSO的向量整体修订策略和局部跳出策略

  2. 针对传统PSO方法对CEC2005(The 2005 IEEE Congress on evolutionary computation)中的25个benchmark函数搜索效果较差的问题,提出了"向量整体修订"和"局部跳出"两种改进策略。改变PSO方法中粒子在每一维上的修订相互独立的传统机制,按某一概率将粒子作为整体进行修正,当群体最优长时间不变或变化值小于一定阈值时,为跳出局部最优,按某一概率重新定义群体最优或初始化群体。通过实验证明了改进后的PSO方法对CEC2005中的测试问题的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：288768
    • 提供者：weixin_38509656

  1. Algorithms_Specialization：算法专业Stanford-代码和幻灯片-分而治之，图搜索，贪婪算法，最短路径-源码

  2. 算法专业化 该资料库包含斯坦福大学Coursera提供的幻灯片和实现。 1. 专业化这一部分的主要主题是：渐近（“ Big-oh”）表示法，排序和搜索，除法（主方法，整数和矩阵乘法，最接近的对）以及随机算法（QuickSort，收缩算法）最小削减）。 2. 本部分中关于专业化的主题是：数据结构（堆，平衡搜索树，哈希表，Bloom过滤器），图基元（广度优先和深度优先搜索的应用，连通性，最短路径）及其应用（从重复数据删除到社交网络分析）。 3. 本部分涵盖了几个主题：贪婪算法（调度，最小生成树，聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：95420416
    • 提供者：weixin_42142062

  1. 具有混沌搜索策略的蜂群优化算法

  2. 提出一种改进人工蜂群局部搜索能力的优化算法, 对陷入局部最优值的雇佣蜂, 使用禁忌表存储其局部极 值, 并引入混沌序列重新初始化, 在迭代中产生局部极值的邻域点, 帮助其逃离束缚并快速搜寻到最优解. 改进算法 有效地结合标准蜂群算法的全局优化能力、禁忌表的记忆能力和混沌局部搜索能力, 对经典函数的测试计算表明, 改进算法提高了蜂群寻优能力, 在收敛速度和精度上均优于标准蜂群算法, 适合工程应用中的复杂函数优化问题.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：175104
    • 提供者：weixin_38535808

  1. 具有人工蜂群搜索策略的差分进化算法

  2. 针对差分进化算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题, 提出一种具有人工蜂群搜索策略的差分进化算 法. 利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力, 对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点. 此外, 为了提高算法 的全局收敛速度, 采用一种基于反学习的初始化方法. 通过对12 个标准测试函数进行仿真实验并与其他算法相比较, 表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38628362

  1. 基于局部搜索与混合多样性策略的多目标粒子群算法

  2. 为了提高算法的收敛性与非支配解集的多样性, 提出一种基于局部搜索与混合多样性策略的多目标粒子群 算法(LH-MOPSO). 该算法使用增广Lagrange 乘子法对非支配解进行局部搜索以快速接近Pareto 最优解; 利用基于 改进的Maximin 适应值函数与拥挤距离的混合多样性策略对非支配解集进行维护以保留解的多样性, 同时引入高斯 变异算子以避免算法早熟收敛; 最后针对多目标约束优化问题, 给出一种有效的约束处理方法. 实验研究表明该算法 具有良好的优化性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：391168
    • 提供者：weixin_38733676

  1. 基于符号函数的多搜索策略人工蜂群算法

  2. 针对人工蜂群算法传统搜索策略在求解高维复杂函数时收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷，提出一种基于符号函数的多搜索策略人工蜂群算法。新算法借助符号函数将几种不同的搜索策略进行融合，在进化过程中充分发挥各搜索策略的优势，并基于目标函数值进行选择寻优，新算法能较好的平衡局部搜索能力和全局搜索能力。通过对16个基准函数的仿真实验及与其他改进算法的比较，表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：293888
    • 提供者：weixin_38640117

  1. 独立局部搜索与多区域渐近收敛的新型PSO算法

  2. 针对标准粒子群算法(PSO)全局与局部搜索能力相互制约的缺点,提出一种带有独立局部搜索机制、多区域搜索策略和渐近收敛能力的新型PSO算法(ILS-PSO).设计新的简化参数的全局搜索公式、非劣解邻域局部搜索公式和当前最优解邻域深度搜索公式,使算法具备独立的全局与局部搜索能力.通过参数xi$和\lambda$ 协调算法的全局与局部搜索能力,以实现算法的多区域搜索和渐近式收敛.典型函数及其偏移函数的对比测试结果表明,ILS-PSO算法具有良好的优化性能,其综合性能优于其他对比算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38729269
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