组合优化问题的元启发式算法

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文件名称：组合优化问题的元启发式算法
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更新时间：2021-06-29 21:34:10
学术 论文 关于组合优化问题的元启发式算法 关于组合优化问题的元启发式算法 Mutsunori Yagiura 和 Toshihide Ibaraki 信息学研究生院，京都大学，京都，606-8501 日本总结元启发式算法被广泛认为是组合优化问题最实用的方法之一. 具有代表性的元启发式算法包括遗传算法、模拟退火、禁忌搜索等。 在本文中，我们在局部搜索的广义框架内解释了这种元启发式算法中使用的基本思想。 然后我们使用相当简单的实现对元启发式算法进行数值实验，以观察其性能的一般趋势。 从这些结果中，我们提出了一些关于使用元启发式作为简单优化工具的建议。 我们还提到了一些高级技术来增强元启发式的能力。 最后，我们总结了元启发式算法的一些理论结果。 :copyright: 2001 Scripta Technica, Syst Comp Jpn, 32(3): 33 55, 2001 关键词：组合优化问题； 近似算法； 元启发式； 本地搜索； 遗传算法； 模拟退火； 禁忌搜索。 1. 介绍 优化问题一般表述如下： 最小化 f x 服从 x F (1) 我们称 f 为目标函数，F 为满足所有给定约束的可行区