3.1.1 贪心算法(Greedy Algorithm) 3.1.2 局部搜索(Local Search) 3.2 启发式算法(Heuristic Algorithms,不能保证解的质量) 3.2.1 遗传算法(Genetic Algorithm) 交叉:对非公共部分进行单点交叉,若交叉过后,子代对于父代有改进,则用子代替换父代. 变异:基于种群中所有个体的概率,通过轮盘赌选择一个个体i进行变异:...
np-hard问题 可以用遗传算法求解 由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时不依赖于梯度信息或其它辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学...
本文运用遗传算法对一类网络规划NP—Hard 问题进行求解.仿真结果表明算法是有效的. 关键词;规划;NP—Hard问题;遗传算法 中围法分类号:TP3lI.5 0引言 在网络规划中有一类不能用任何已知多项式算法求解的问题通常称为组合规划中的 NP.Hard问题口],如经典的旅行商问题和我国管梅谷教授在1960年提出的中国邮递员问 ...
NP-hard问题的范围比NP问题更为广泛,所有的NP问题都可以规约为NP-hard问题,这意味着如果一个NP-hard问题有高效算法,那么所有的NP问题也都可以高效解决。然而,值得注意的是,NP-hard问题并不一定都是NP问题,因为有些NP-hard问题可能根本无法在多项式时间内验证其解的正确性。 NP-hard问题的特性 ...
用传统的方法求解效率很低 （整数规划调用求解器、启发式算法等）规模一大就容易“卡壳”谷歌的研究人员...
遗传算法是仿真生物 遗传学 和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。生物种群的生存过程普遍遵循 达尔文 进化准则，群体中的个体根据对环境的适应能力而被大自然所选择或淘汰。进化过程的结果反映在个体的结构上，其染色体包含若干基因，...
但是,如果只能在多项式时间内验证解,却无法在多项式时间内找到解,这种情况下就称为NP-hard问题。 NP问题的一个重要例子是旅行商问题,即给定一个城市集合和它们之间的距离,找到一条路径,使得经过每个城市恰好一次,并且路径的总长度最小。这个问题可以在多项式时间内验证一个解是否正确,但是目前还没有找到一个多项式...
摘要: 规划问题中有一类难以用常规方法求解的Np-Hard问题,并且这类问题有着广泛的实际应用背景,因此对NP-Hard问题的有效求解有根重要的意义.遗传算法是一种具有并行计算特性的随机化搜索算法,不依赖于问题的梯度信息.该文运用遗传算法对一类网络规划NP-Hard问题进行求解,仿真结果表明算法是有效的.关键词:...
NP完全问题(NP-Complete Problems)是计算复杂性理论中的核心概念,指的是同时属于NP类且是NP-Hard的问题。这类问题的解的验证可以在多项式时间内完成,而且所有NP问题都能多项式时间归约为这些问题。NP完全问题不仅在理论研究中具有重要意义,对实际应用也有深远影响。
看论文常看到NP-hard 问题,一直没有系统的查过是什么问题,今天就简单的查了一下: NP完全问题(NP-C问题),是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题,即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是 NP=P?,问题就在这个问号上,到底是NP等于P,还是NP不等于P。