变邻域搜索算法matlab代码

变邻域搜索算法matlab代码解决工程优化问题 粒子群优化 1.简介 粒子群优化（PSO）是一种计算方法，它通过反复尝试针对给定的质量度量来改进候选解决方案来优化问题。 它通过拥有一组候选解（粒子）并根据粒子位置和速度上的简单数学公式在搜索空间中移动这些粒子来解决问题。 每个粒子的运动都受其本地最知名位置的影响，但也被引导向搜索空间中最知名的位置，这些位置会随着其他粒子找到更好的位置而更新。 可以预期这将朝着最佳解决方案迈进。 在这项研究中，存在四个用PSO解决的工程优化问题。 在此存储库中共享MATLAB算法和代码实现。 如图1所示。 x表示粒子的位置。 这些是我们在搜索领域的解决方案。 然后图中的箭头是每个粒子的速度。 2.算法 PSO模拟了鸟群的行为。 假设以下情况：一群鸟在一个区域中随机寻找食物。 被搜索的地区只有一种食物。 所有的鸟都不知道食物在哪里。 但是他们知道每次迭代中的食物有多远。 那么，找到食物的最佳策略是什么？ 有效的方法是跟随最接近食物的鸟。 PSO从方案中学习并用于解决优化问题。 在PSO中，每个解决方案都是搜索空间中的“鸟”。 我们称其为“粒子”。 所有粒子

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基于的描述，此程序包提供了自适应大邻域搜索（ALNS）元启发式方法的一般，经过充分记录和测试的实现。 它可以按以下常规方式安装： pip install alns 如何使用 alns包提供了两个类，即ALNS和State 。 第一个可以用来运行ALNS算法，第二个可以被子类化以存储解决方案状态-它所需要的只是定义一个objective成员函数，并返回一个目标值。 必须为ALNS算法提供接受标准，以便在每次迭代时确定是否接受新的解决方案状态。 给出了通用验收标准的概述 。 在alns.criteria ，已经为您实现了几个 HillClimbing 。 最简单的接受标准是爬山，仅接受提高目标值的解决方案。 RecordToRecordTravel 。 仅当改进满足某些更新阈值时，此准则才接受解决方案。 SimulatedAnnealing 。 当标度概率大于某个随机数时，使用更新温

当前对于广义旅行商问题的求解最有效的一个算法是GLNS，其核心是基于自适应大邻域搜索的求解算法，作者的源码是使用Julia完成的。本人在之前的一个研究课题中，研究了相关问题，故使用MATLAB复现了该算法。自此，我将其分享给各位，希望能给大家的研究或工作带来方便。（资源中包含：GLNS在MATLAB上的复现代码；GLNS原文；GLNS作者的源代码（Julia））。

matlab终止以下代码GLNS GLNS是在Julia（）中实现的广义旅行商问题（GTSP）的求解器。 有关求解器的更多信息，请参见 引用这项工作 GLNS求解器及其设置在以下论文中进行了描述： @Article{Smith2017GLNS, author = {S. L. Smith and F. Imeson}, title = {{GLNS}: An Effective Large Neighborhood Search Heuristic for the Generalized Traveling Salesman Problem}, journal = {Computers \& Operations Research}, volume = 87, pages = {1-19}, year = 2017, } 使用GLNS时，请引用本文。 使用求解器 可以从命令行或从Julia REPL运行求解器。 安装 首先从安装Juliav1.0或更高版本。 然后可以通过Julia软件包管理器安装GLNS： julia > using Pkg julia > Pkg .

介绍了几种智能优化算法，包括模拟退火 遗传算法 禁忌搜索 神经网络 邻域搜索等，以及他们之间的混合算法等。

针对粒子群算法求解置换流水车间调度这类NP-hard问题存在的早熟问题，本文提出了一种基于随机键编码的双模式飞行粒子群算法。首先，基于ROV规则对工件加工顺序进行随机键编码。其次，粒子在搜索过程中采用带有自适应惯性权重的双模飞行方式来更新位置和速度，避免粒子群陷入早熟收敛状态。为了提高解的质量，每次迭代过程中对PSO优化得到的种群最优解进行邻域局部搜索。最后，通过对标准测试集的数值仿真及与其他PSO算法的比较，证实了所提算法求解该问题的有效性与可行性。

一共有588个点，点是三维的点，其中两个为起点和终点，其余点分别为饮水点和篝火点，当路过饮水或者篝火点会增加饱食度和口渴度，当饱食度或者口渴度下降到一定值以后失败。 如果使用遍历，一共有587^586，587^100=7.3082e+276，遍历的话需要好久好久好久！！！因此采用这种方法很快

将灰狼优化算法(GWO)用于柔性作业车间调度问题(FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用两段式编码方式,建立GWO连续空间与FJSP离散空间的映射关系;其次,设计种群初始化方法,保证算法初始解的质量;然后,嵌入一种变邻域搜索策略,加强算法的局部搜索能力,引入遗传算子,提升算法的全局探索能力;最后,通过实验数据验证HGWO算法在求解FJSP问题方面的有效性.