搜索资源列表
qifashiyichuansuanfa
- 启发式遗传算法组卷模型研究,启发式遗传算法组卷模型研究-heuristic genetic algorithms Test Paper Model, heuristic genetic algorithms Test Paper Model
lecture15
- 详细讲解了什么是启发式算法，以及启发式算法的各种类型和相应的模型
最大团问题的各种算法和源代码
- 最大团问题（Maximum Clique Problem, MCP）是图论中一个经典的组合优化问题，也是一类NP完全问题，在国际上已有广泛的研究，而国内对MCP问题的研究则还处于起步阶段，因此，研究最大团问题具有较高的理论价值和现实意义。 最大团问题又称为最大独立集问题（Maximum Independent Set Problem），在市场分析、方案选择、信号传输、计算机视觉、故障诊断等领域具有非常广泛的应用。目前，求解MCP问题的算法主要分为两类：确定性算法和启发式算法。确定性算法有回溯法
C-W-savings-algorithm
- C-W节约算法是最经典的求解车辆路径问题的启发式算法。-The Clarke and Wright(1964) savings algorithm is perhaps the most widely known heuristic for the VRP.
PSOBPlunwen
- 基于PSO的BP训练算法论文：在BP训练算法中，关于变权值、学习速率、步长的问题已被广泛地研究，几种基于启发式改进的技术也表明具有改善训练时间以及避免陷入局部最小的明显效果。这里BP训练过程由基于PSO同时优化log—Sigmoid函数与网络权值的新算 法(PSO。GainBP)实现。实验结果表明，PSO—GainBP比传统基于PSO的BP算法在网络训练方面具有更好的性能。-PSO based on the BP training algorithm Papers: In the BP tr
rengongzhineng
- 野人过河问题，本实验研究了用人工智能的理论求解传教士(Missionaries)与野人(Cannibals)过河问题（M-C问题）。实验设计采用产生式系统的概念，将问题用状态空间表示，搜索技术采用状态空间启发式搜索的A算法，规则设计采用产生式规则，用C语言实现了A算法求解M-C问题，加深了对人工智能的认识与理解。-Savage river problems, this experimental study the theory of using artificial intelligence t
STS
- 该论文使用了新颖的半启发式智能搜索算法TS和离子群算法-warmdouble-tabusearch
TheStudyofAAlgorithminImplementingofGame
- 图搜索技术能够从图中寻找一条从起点到目标点的路径. 围绕游戏寻径问题,介绍了如何确定启发式函数进行启发式搜索,并把A*算法用程序加以实现,从而证明A*算法可以解决游戏中的寻径问题-Map search technology to search from a map to the target point from the starting point of the path. Around the game routing problem, describes how to determine
444
- 启发式算法的简介 很有用 大家一起学习啊 一起讨论-About heuristic algorithm is useful to discuss with everyone learning ah
NEST110707
- 本文研究的是二维矩形件排样问题，即在多张规格相同的矩形板材上排放一定需求量 的毛坯，使得消耗板材的总面积达到最小。基于上述考虑，为了求解该问题，本文以“最 小浪费优先策略”为基础，提出了一种分组搜索的启发式算法。与其它文献中报道的实例 测试对比，板材利用率均有所改善，验证了本文算法的有效性。-Based on the previous consideration,to solve the two-dimensional rectangular packing problem,ba
zidongpaikesuanfa
- ：文章提出了一种应用于高等院校的自动排课算法 该算法针对高等院校排课要求的高易用性、高收敛性等特点将 启发式算法、禁忌搜索算法、回溯算法进行有机结合．充分发挥 启发式算法在利用应用领域经验和规则的优势，提高了自动排课 的资源搜索能力。通过实际的应用表明，该算法在解决复杂的高 校排课问题时有较好的效果。 关键词：自动排课 启发式算法 禁忌搜索 回溯算法-Automatic Timetable A applied to the institutions of higher l
An-expanding-SOM
- 自组织映射（SOM）已成功处理的欧式旅行的鹅岭推销员问题（TSP）。通过将其邻域保持财产和 凸包属性数值模拟TSP，我们引入了一个新的SOM如神经网络，称为前panding的SOM（ESOM）的。在每一个学习的迭代，ESOM提请接近的兴奋神经元 输入的城市，并在此期间，推压它们向凸包ofcities合作。 ESOM可能收购邻里保护财产和凸包的属性 的TSP，因此它可以产生接近最优的解决方案。从理论上分析了其可行性 和经验。一个的系列ofexperiments进行合成和基准的T
Handbook-of-Metaheuristics
- 启发式算法手册：详细介绍启发式算法的一本英文书籍。-The heuristic algorithm Manual: a heuristic algorithm described in detail English books.
Extremal-Optimization3
- 极值优化论文3：极值优化算法综述.极值优化( EO) 算法是新开发的一种启发式算法,其基本思想是更新适值最差的变量,提高目标函数的适 值.-Global optimization Paper 3: Summary of global optimization algorithm Extremal Optimization (EO) algorithm is a heuristic algorithm for the newly developed, the basic idea is to
scheduling-in-single-machine
- 文分别运用分枝定界算法，启发式算法及它们的混合算法解决了单机车间的订单接收和调度问题，并进行了比较实验。-Order acceptance and scheduling in a single-machin environment: exact and heuristic algorithms
The-new-meta-heuristic-algorithm-bat
- 摘要：新型元启发式算法例如粒子群算法，萤火虫算法，和声搜索算法已经成为现今复杂的优化问题的有效解决方法。该文基于蝙 蝠的回声定位行为提出了一种新型的元启发式算法———蝙蝠算法，同时也将现有的一些算法的优点引入到该算法中。 改文对该算 法进行了详细的公式化表述并对其执行流程的作出了说明，并且将该算法与遗传算法、粒子群优化算法等算法进行了比较。仿真结 果表明,蝙蝠算法明显优于其他算法，并对进一步的研究作出了展望。-Summary: The new meta-heuristic algor
firefly_simple
- 萤火虫算法（Firefly Algorithm）是一种启发式算法，灵感来自于萤火虫闪烁的行为。萤火虫的闪光，其主要目的是作为一个信号系统，以吸引其他的萤火虫。剑桥大学的Xin-She Yang（音译：杨新社）教授提出了萤火虫算法，其假设为[1]： 萤火虫不分性别，这样一个萤火虫将会吸引到所有其他的萤火虫 吸引力与它们的亮度成正比，对于任何两个萤火虫，不那么明亮的萤火虫被吸引，因此移动到更亮的一个，然而，亮度又随着其距离的增加而减少 如果没有比一个给定的萤火虫更亮的萤火虫，它
信号处理经典算法
- 15个信号处理经典算法模型及代码实现,涵盖 Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT 等 15 个经典基础算法，
lvxing
- 旅行商问题是NP完全的组合优化问题。分析了邻域启发式算法的基本操作,提出 一种简单的启发式贪心法,仅利用城市间的距离信息求解旅行商问题-Traveling salesman problem is np-complete combinatorial optimization problem.The basic operation of neighborhood heuristic algorithm is analyzed and presented A simple heuristic
二维不规则排样问题文献
- 二维不规则排样问题的相关文献，包括各种启发式算法，智能算法等