用局部搜索算法，求一个无向图的最小生成树。 生成一个无向连通图，有100个点，1000条边，边上权重是1大20之间的随机整数。 局部搜索算法的基本思路： 1. 自己设法的到一棵生成树T 2. 检查不在T上的边，如果加上一条边，生成一个环，并删除一条换上的最大权重的边 3. 重复2，直到所有边都不能优化为止。 用Kruskal或prim算法求得改图的最小生成树，验证局部搜索算法的对错。

针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS。首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化。当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化。为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行。在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优。

命题逻辑最大可满足性问题的局部搜索算法

提出了一种基于局部搜索机制快速求解TSP的遗传算法。基于局部搜索机制,自适应地将标准遗传算法与局部启发式算法结合,使得局部启发式算法只在有效改善种群个体质量的情况下才允许执行,有效地避免了因局部搜索次数过多而引起的陷入局部最优和计算负担过重现象的发生。仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化能力及较快的收敛速度,在求解TSP问题时有较高效率。

针对带有随机需求的弧路径规划问题，提出一种自适应局部搜索算法。采用随机路径扫描算法产生初始种群，选出最优者作为初始解，以自适应的方式进行局部搜索，并设计2种局部搜索机制。实验结果表明，与自适应大邻域搜索算法相比，该算法的最优解得到改进，运行时间平均缩短60%。

求解CVRP问题的快速迭代局部搜索算法，刘万峰，李霞，本文提出了一种求解带有容量约束的车辆路径问题(Capacitated VRP，CVRP)的快速迭代局部搜索算法(Fast iterated local search，FILS)。该算法通过引�

CPS银 约束满足和优化问题的基于本地搜索的求解器 约束求解器库包含一个基于本地搜索的框架，该框架允许使用约束编程原语（变量，值，约束）对问题进行建模。 搜索基于迭代前向搜索算法。 该算法类似于本地搜索方法。 但是，与经典的本地搜索技术相比，它在可行的解决方案上运行，尽管不一定完整。 在这些解决方案中，某些变量可能未分配。 但是，必须满足对分配变量的所有硬约束。 与完整但不可行的解决方案相比，此类解决方案更易于可视化，并且对人类用户更有意义。 由于该算法的迭代特性，求解器还可以轻松地从任何可行的解决方案（完整或不完整）开始，停止或继续。 该框架还支持最小扰动问题的动态方面，从而使解决方案（扰动）的更改次数保持尽可能小。 约束求解器是计时（ITC2007）的所有三个曲目的决赛选手之一，它赢得了其中的两个冠军，有关更多详细信息，请参阅 。 组件 库中包含以下模块： 基于局部搜索的约束

为增强差分进化算法的局部搜索能力,一种新局部搜索策略引入到差分进化算法中,从而提出一种新局部搜索策略的差分进化算法。该算法用局部搜索得到新个体替换较劣个体,使其跳出局部最优,以此增强种群的多样性。数值实验选取4个测试函数,并与差分进化算法进行比较,结果表明算法的有效性。

基于APO算法的群机器人动态搜索仿真系统

迭代局部搜索ILS算法python实现，解hub location问题