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文檔簡介

第8講：

現(xiàn)代啟發(fā)式算法-模擬退火算法現(xiàn)代啟發(fā)式算法別名Meta-solutionModernheuristics含義（其一）啟發(fā)性方法的有機結(jié)合現(xiàn)代啟發(fā)式算法含義（其二）模擬某些現(xiàn)象SimulatedAnnealing法(退火現(xiàn)象)TabuSearch（大腦的思考過程）GeneticAlgorithm（遺伝現(xiàn)象）含義（其三）通過改變參數(shù)可以得到的各種“無限運行時間”近似算法（anytimealgorithms）現(xiàn)代啟發(fā)式算法探索機制：

集中化與多樣化的對立與統(tǒng)一集中化(intensification)：在良解的附近存在良解

(proximateoptimalityproperty)?；谶@一性質(zhì)，在較好解的周圍集中探索．多様化(diversification)避免在悪解的周圍滯留及長時間無為探索，強制到迄今為止尚未探索的領(lǐng)域進(jìn)行探索．跳離局部最優(yōu)的兩難選擇集中化intensification因為這附近良解比較多再花點功夫找找看多樣化diversification這附近已經(jīng)探索得差不多了再到別的地方找找看集中化與多樣化的有機結(jié)合

φ多様化集中化現(xiàn)代啟發(fā)式算法的核心問題SimulatedAnnealing法

（模擬退火法）隨機局部探索法+系統(tǒng)地改變系統(tǒng)溫度參數(shù)集中化與多樣化探

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