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文檔簡介

第8講：

現代啟發(fā)式算法-模擬退火算法現代啟發(fā)式算法別名Meta-solutionModernheuristics含義（其一）啟發(fā)性方法的有機結合現代啟發(fā)式算法含義（其二）模擬某些現象SimulatedAnnealing法(退火現象)TabuSearch（大腦的思考過程）GeneticAlgorithm（遺伝現象）含義（其三）通過改變參數可以得到的各種“無限運行時間”近似算法（anytimealgorithms）現代啟發(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，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域進行探索．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合

φ多様化集中化現代啟發(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)溫度參數集中化與多樣化探

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