《现代优化计算方法（第二版）》一书深入探讨了在优化领域内具有重大影响力的三种算法：禁忌搜索算法、模拟退火算法以及遗传算法。这些算法不仅在理论研究上占有重要地位，而且在实际应用中展现出强大的问题解决能力，尤其是在处理复杂度高、解空间庞大的优化问题时。 ### 禁忌搜索算法 禁忌搜索算法(Tabu Search, TS)是一种基于局部搜索的优化算法，由Glover于1986年提出。它通过引入“禁忌”机制来避免陷入局部最优解，从而能够在更广泛的解空间中进行搜索。TS算法的核心在于动态维护一个禁忌表，记录最近被访问过的解决方案或移动，以防止算法重复探索同一路径，这有助于跳出局部最优，寻找更优的全局解。 ### 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)源于固体物理学中的退火过程，由Kirkpatrick等人于1983年首次应用于组合优化问题。SA算法通过模拟金属冷却过程中的物理现象，即随着温度的逐渐降低，原子能量状态的变化概率也会减小，最终达到最低能量状态。在优化问题中，温度对应着算法接受较差解的概率，随着迭代次数的增加，温度逐渐降低，算法更倾向于接受那些能改善目标函数值的解，从而逼近全局最优解。 ### 遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种启发式搜索算法，灵感来源于自然选择和遗传学原理。GA通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和自然选择等机制，对候选解进行编码，并在种群中进行交叉和变异操作，从而不断演化出更优秀的解。GA能够有效处理大规模的、非线性的、多模态的优化问题，尤其适用于没有解析解的问题。 这三种算法各有特点，禁忌搜索算法强调在局部搜索中避免重复，模拟退火算法利用物理过程的模拟来实现全局搜索，而遗传算法则借鉴了生物进化的智慧，通过种群的演化来逼近最优解。它们在解决NP-hard类问题、组合优化问题、调度问题等领域展现出了卓越的性能。 《现代优化计算方法（第二版）》通过对这些算法的详细介绍和实例分析，为读者提供了深入了解优化算法的机会，同时也为实践者提供了丰富的工具箱，帮助他们在各自的专业领域内解决复杂的优化问题。无论是理论研究者还是工程实践者，都能从中获得宝贵的洞见和实用的技术指南。

《现代优化计算方法》系统介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、人工神经网络算法和拉格朗日松弛算法等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。

优化算法的经典教材,对启发式算法作了比较全面的介绍，涉及遗传算法、人工神经网络等经典内容。有数学基础的同学读起来还算比较容易。

关于现代最优化的一些算法。包括禁忌搜索，模拟退火，人工神经网络，及拉格朗日松弛算法。

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现代优化计算方法优化计算方法

清华大学研究生公共课教材，覆盖多种智能优化算法：禁忌搜索，模拟退火，遗传算法，蚁群算法，人工神经网络，拉格朗日松弛算法。

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