元启发式算法[1]是启发式算法的改进,它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物,因其实用性和易上手性得到了非常广泛的应用,如车间调度、路径规划、指派问题、参数优化等。 关于这个领域及领域下的算法有很多种叫法,如进化/演化计算(Evolutiaonry Computation)、群体智能、智能计算(Computational Intelligence)等,这是由...
元启发式算法是一种基于种群的启发式算法,通过模拟自然界生物进化的过程,逐步寻找最优解。本文采用的元启发式算法为粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。📈 物流配送路径优化模型 基于元启发式算法的物流配送路径优化模型主要包括以下几个步骤: 初始化粒子群:在解空间中随机初始化一群粒子,每个粒子...
这些优点使得元启发式算法在工程和科学领域渐渐被引入来解决现实生活中的复杂优化问题。 2023年,来自赫拉德茨-克拉洛韦大学的Pavel Trojovský 和Mohammad Dehghani博士提出了一种新颖的元启发算法——减法平均优化器(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO),该算法显著优点是具有寻优能力强,收敛速度快等,有效地解决了...
元启发式优化算法旨在解决复杂优化问题。该算法模拟自然现象来寻找最优解。群体智能算法是元启发式的重要分支。遗传算法通过遗传操作实现优化。粒子群优化算法受鸟群觅食启发。蚁群算法模拟蚂蚁觅食的路径选择。元启发式算法能处理多目标优化情况。其在工程领域有广泛的应用实例。算法通过迭代不断改进解的质量。模拟退火算法...
该算法模拟了大自然中的生物进化、群体智能等机制,通过迭代的方式寻找最优解。元启发式算法的特点是不需要事先对问题的结构进行严格的数学建模,适用于复杂的优化问题。 元启发式算法的一般步骤包括初始化种群、适应度评估、选择、交叉、变异等操作。常见的元启发式算法包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、人工免疫...
元启发式优化算法通过模拟自然现象为解决复杂问题提供了崭新的思路和手段。本书主要介绍两类元启发式优化算法：第一类是群体智能算法，包括蚁群优化和粒子群优化两种仿生算法；第二类是微正则退火算法，它借鉴物理学相关原理，改进了传统模拟退火机制。借助仿真手段，本书着重研究了上述元启发式优化算法的若干改进策略及应用...
源代码:人工旅鼠算法:一种用于解决实际工程优化问题的新型仿生元启发式技术 或者:StevenShaw98/Artificial-Lemming-Algorithm: Artificial lemming algorithm: A novel bionic meta-heuristic technique for solving real-world engineering optimization problems
(Dragonfly Algorithm,DA)是一种新型的元启发式优化技术,由Seyedali Mirjalili在2016年提出。这种算法的灵感来源于自然界中蜻蜓的静态和动态群集行为,包括它们在寻找食物、导航和躲避天敌时的社会互动。DA算法通过模拟这些行为,设计了优化、探索和开发的两个基本阶段。
元启发式算法是指利用启发式算法和元学习方法相结合的一类优化算法。启发式算法是一种基于经验和规则的计算机算法,可以帮助寻找最优或次优的解决方案,常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法等。而元学习是指利用机器学习方法来对算法进行优化和调整,能够自适应地提高算法的性能和效率。元启发式算法在各个领域中都...