迭代局部搜索(Iterated Local Search, ILS) 源代码下载请关注微信公众号[程序猿声],在后台回复:[ILS],不包括[]即可下载. 00 目录 局部搜索算法 简单局部搜索 迭代局部搜索 01 局部搜索算法 1.1 什么是局部搜索算法? 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.因为对于很多复杂的问题,求解最优解的时间可能是极其长的.因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,局部搜索就是其中一种.它是一种近似算法(Approximate algorithms). 局部

嗯哼,今天记录下采用Java编写的爬山算法(Hill Algorithm)求解TSP问题. 爬山算法与其他智能算法类似,是一种用来求解多峰函数最值的算法,爬山算法的基本思想是新解不劣于当前解则转移,否则不转移.通俗的解说是兔子爬山的例子,其他博客上介绍的十分细致,在此不再赘述. 爬山算法的算法描述为: Step1:初始化.通过某种方法产生初始解S0,令当前解S = S0,全局最优解的值bs = inf,全局最优解BS = S0,当前迭代次数count = 0,最大迭代次数为MaxCount: S

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

ISAP算法对 Dinic算法的改进: 在刘汝佳图论的开头引言里面,就指出了,算法的本身细节优化,是比较复杂的,这些高质量的图论算法是无数优秀算法设计师的智慧结晶. 如果一时半会理解不清楚,也是正常的.但是对于一个优秀的acmer来说,其算法的本身,可以锻炼你的思维.增长见识! 下面是我对 Dinic和ISAP的认识: Dinic算法比较值钱的 EK算法来说,已经有很大的提高了,其优势在哪里呢? 就是在于他的分层思想.在层次图上增广.但是,他也有弊端. 就是每次进行增广后,对于层次图都进行了从头

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

3680: 吊打XXX Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSec  Special JudgeSubmit: 3192  Solved: 1198[Submit][Status][Discuss] Description gty又虐了一场比赛,被虐的蒟蒻们决定吊打gty.gty见大势不好机智的分出了n个分身,但还是被人多势众的蒟蒻抓住了.蒟蒻们将 n个gty吊在n根绳子上,每根绳子穿过天台的一个洞.这n根绳子有一个公共的绳结x.吊好gty后蒟蒻们发现

文章内容转载自:http://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/55051306                                http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824 -------------------------------------------------------------------------------------------

本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法中的爬山算法 (Hill climbing). 目录 前言 Hill climbing 的过程 Hill climbing 的伪代码 Hill climbing 的不足 前言 爬山算法是以local search为核心框架的启发式算法中最简单的算法,当然,结果一般也不太好,因为爬山算法有一个很大的缺点:不能跳出局部解. 就像我们在local search那篇文中提到,以local search

论文提出NASH方法来进行神经网络结构搜索,核心思想与之前的EAS方法类似,使用网络态射来生成一系列效果一致且继承权重的复杂子网,本文的网络态射更丰富,而且仅需要简单的爬山算法辅助就可以完成搜索,耗时0.5GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04528.pdf

B - A Star not a Tree? Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=88808#problem/B Description Luke wants to upgrade his home computer network from 10mbs to 100mbs. His existing network uses 10ba

题目链接 一个比较好的解释? 模拟退火(Simulated Annealing,SA): (1)初始化一个温度(充分大).初始解状态S.每个T值的迭代次数. (2)对i=1,...,L,做(3)至(7)步. (3)产生新解S'. (4)计算Δt=C(S')-C(S),其中C(S)为评价函数. (5)若Δt<0,则接受新解S'作为当前解:否则以exp(-Δt/(kT))的概率接受S'作为当前解(k为玻尔兹曼常数,一般不管它?) (6)如果满足终止条件,则输出当前解作为最优解,结束程序. 终止条件通

之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结. 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称. 工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

SPAF算法 求单源最短路的SPFA算法的全称是:Shortest Path Faster Algorithm,该算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的. 它可以在O(kE)的时间复杂度内求出源点到其他所有点的最短路径. 其中k为所有顶点进队的平均次数,可以证明k一般小于等于2,可以处理负边,但无法处理带负环的图(负环和负边不是一个概念). SPFA的实现甚至比Dijkstra或者Bellman_Ford还要简单. SPFA算法过程: 我们记源点为S,由源点到达点i的“当前最短路径”为D[i

关于求最短路径: 求最短路径的算法有许多种,除了排序外,恐怕是OI界中解决同一类问题算法最多的了.最熟悉的无疑是Dijkstra(不能求又负权边的图),接着是Bellman-Ford,它们都可以求出由一个源点向其他各点的最短路径:如果我们想要求出每一对顶点之间的最短路径的话,还可以用Floyd-Warshall. 关于松弛: 松弛操作的原理是著名的定理:“三角形两边之和大于第三边”,在信息学中我们叫它三角不等式.所谓对i,j进行松弛,就是判定是否d[j]>d[i]+w[i,j],如果该式成立则将

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而

算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则.通俗点说,就是计算机解题的过程.在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法.前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法. 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 1.有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束: 2.确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义: 3.输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况: 4.输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果.没有输出的算法是毫无意义的: 

[概述] 常见的垃圾回收算法有:标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法.分代收集算法. [标记-清除算法] 标记-清除算法是最基础的收集算法,如同它的名字一样,算法分为 “标记” 和 “清除” 两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成之后统一回收所有被标记的对象,这里的标记采用的是 “可达性分析算法”.之所以说它是最基础的收集算法,是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而得到的.它的不足主要有两个:一个是效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高:另一个是空间问题,标记

串的模式匹配算法 子串(模式串)的定位操作通常称为串的模式匹配. 这是串的一种重要操作,很多 软件,若有“编辑”菜单项的话, 则其中必有“查找”子菜单项. 串的顺序存储实现 #include<stdio.h> #include<string.h> #define MaxLen 256 /*定义能处理的最大的串长度*/ typedef struct { char str[MaxLen]; int curlen; /*定义当前实际串长度*/ }SString; BF算法设计思想: 将主

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结,不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记,所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料,所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容,如果原作者看到可以私信我,我会将您的帖子的地址付到下面. 3,如果有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4,如果能帮到你,那真是太好了. 学习方法         条件随机场模型实际上是定义在时序数据上的对数线性模型,其学习方法包括极大似然估