在选定两个精英解初始解(initial solution)和导向解(guiding solution)之后,路径重连算法通过探索初始解的邻域,寻找这些邻域中和导向解有相似部分的邻域进行计算,最终判断是否能获得更优的解。路径重连详细内容够可以参见微博: 路径重连(Path Relinking)算法简介。 6、并行GRASP(parallelism) 采用多线程的编程方式来加快最...
GRASP算法的贪婪方面反映在了其对限制候选列表 (Restricted Candidate List -> RCL)的构建上(伪代码第2行到第5行)。在构造阶段的每个迭代中,GRASP构建候选元素集C (C属于E)。E是所有元素的集合。C应满足以下条件, 可并入部分解 [8] 不妨碍构造可行解[8] 我们通过使用贪心求值函数对所有元素求值的方法(具体是...
GRASP是针对组合优化问题的多起点元启发式方法,其中每个迭代基本上都包含两个阶段,即: 构造阶段 局部搜索阶段 构造阶段构造了一个可接受的解。在局部搜索阶段,GRASP剖析这个解的邻域,更新解,直到解达到局部优[6]。 更直白的说,GRASP首先从问题的组成元素中构造一个解(在构造阶段),然后再“调整”这个解决方案(在局...
GRASP算法是一个多起点的迭代过程,每一次迭代由两个阶段组成:一是产生可行解的构造阶段;二是寻找局部最优解的局搜索阶段。如果局部最优解S比当前搜索到的最优解S还要优的话,就更新S。 该算法的基本架构如下: 在该算法中,Max_Iterations是迭代次数,迭代之前先贪心随机构造一个解,然后判断...
,作为输入进入第二个模块 GraspGlow。Glow[5] 是一种常用的基于标准化流来建模欧式变量的方法,而 GraspGlow 则利用它来建模 。 由于我们在前两个阶段致力于生成多样性的抓取,因而基于概率采样出的抓取手势在精确度方面不可避免地有所下降。所以我们需要第三个子模块,即通过接触图来优化概率采样得到的抓取手势。Con...
对于蛋白质的每个残基,GRaSP将其编码为数值描述符,,其中其原子和相互作用的拓扑性质和物理化学性质被表示为一个图,然后该图又被编码为一个特征向量。该特征向量集用于训练预测模型。GRaSP使用极端随机树算法执行监督学习任务,该算法属于...
法 贪婪随机自适应搜索算法 (P GRASP) ) 研究林 宏( 闽江学院物理学与电子信息工程系, , 福建 福州 8 350108) )摘要:贪婪随机自适应搜索算法(GRASP)是近几年提出的一种新兴的算法框架,由Feo和Resend在1989年提出,分成构造阶段和局部搜索阶段两个部分。首先在第一阶段构造一个初始解,随后对初始解进行局部搜索...
贪婪随机自适应搜索算法(GRASP)是近几年提出的一种新兴的算法框架,由Feo和Resend在1989年提出,分成构造阶段和局部搜索阶段两个部分.首先在第一阶段构造一个初始解,随后对初始解进行局部搜索.该算法普遍应用于生活,经济,医疗,工业等方面的各种组合优化问题.本文从贪婪随机自适应搜索算法为出发点,详细分析了该算法框架的...
所提出的TS&GRASP 算法便是在此局部搜索算法的基础上改进而来的。 1.3 论文的主要研究内容及结构安排 本文的工作自始至终都是在吕志鹏教授的具体指导下完成的。本文以设计求 解P-center 问题的高效启发式算法为目标,结合自身对P-center 问题的深入理解和 分析以及对相关历史文献的参考,以Pullan [33] 论文中的...
GRASP算法在停机位优化问题的应用研究ResearchonGRASPAlgorithmsintheApplicationofAirportGateAssignmentProblem学科专业:软件工程研究生:皮亚杰指导教师:宋雪雁副教授天津大学软件学院二零一四年十二月