基于单点搜索的元启发式算法
副标题：无
分类号：
ISBN：9787030368959
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简介
《复杂社会经济行为建模与管理研究丛书：基于单点搜索的元启发式算法》共分为7章，主要介绍基于单点搜索的几类元启发式（Meta-heuristics）优化算法。第一至第三章为理论基础部分，对组合优化问题、组合优化问题的求解算法以及元启发式算法进行介绍。第四至第六章为《复杂社会经济行为建模与管理研究丛书：基于单点搜索的元启发式算法》的主要内容，分别介绍三种基于单点搜索的三种元启发式算法：禁忌搜索（Tabu Search）算法、模拟退火（Simulated Annealing）算法、变邻域搜索（VariableNeighborhoodSearch）算法。第七章介绍了其它四种基于单点搜索的元启发式算法：迭代局部搜索（ILS，Iterated LocalSearch）、导引式局部搜索（GLS，Guided Local Search）、平滑方法（Smoothing Method，SM）、噪声方法（NM，Noising Method）。此外，《复杂社会经济行为建模与管理研究丛书：基于单点搜索的元启发式算法》的第三章亦介绍了一些典型的、基于群体搜索的元启发式算法。
目录
总序
前言
第1章 组合优化问题与计算复杂性概述
1.1 组合优化问题
1.2 计算复杂性概述
1.3 小结
第2章 组合优化问题计算方法简介
2.1 精确算法
2.2 传统的启发式算法
2.3 元启发式算法
2.4 近似算法
2.5 小结
第3章 元启发式算法的分类与性能评价
3.1 基于单点搜索的元启发式算法的特征概述
3.2 基于群体搜索的元启发式算法的特征概述
3.3 元启发式算法的性能分析与评价
3.4 小结
第4章 模拟退火算法
4.1 模拟退火算法的原理与基本步骤
4.2 冷却进度表的设计
4.3 模拟退火算法的扩展
4.4 模拟退火算法的算例分析
4.5 小结
第5章 禁忌搜索算法
5.1 禁忌搜索算法的原理与基本步骤
5.2 禁忌搜索算法中的关键设计
5.3 禁忌搜索算法的强化——集中性和多样性策略
5.4 禁忌搜索算法的扩展
5.5 禁忌搜索在TSP上的应用
5.6 小结
第6章 变邻域搜索算法
6.1 变邻域搜索算法的原理与基本步骤
6.2 邻域结构集的设计
6.3 变邻域搜索算法的邻域搜索策略
6.4 变邻域搜索算法的扩展
6.5 变邻域搜索算法的算例分析
6.6 小结
第7章 其他基于单点搜索的元启发式算法
7.1 迭代局部搜索
7.2 导引式局部搜索
7.3 平滑方法
7.4 噪声方法
7.5 小结
附录 参考链接
前言
第1章 组合优化问题与计算复杂性概述
1.1 组合优化问题
1.2 计算复杂性概述
1.3 小结
第2章 组合优化问题计算方法简介
2.1 精确算法
2.2 传统的启发式算法
2.3 元启发式算法
2.4 近似算法
2.5 小结
第3章 元启发式算法的分类与性能评价
3.1 基于单点搜索的元启发式算法的特征概述
3.2 基于群体搜索的元启发式算法的特征概述
3.3 元启发式算法的性能分析与评价
3.4 小结
第4章 模拟退火算法
4.1 模拟退火算法的原理与基本步骤
4.2 冷却进度表的设计
4.3 模拟退火算法的扩展
4.4 模拟退火算法的算例分析
4.5 小结
第5章 禁忌搜索算法
5.1 禁忌搜索算法的原理与基本步骤
5.2 禁忌搜索算法中的关键设计
5.3 禁忌搜索算法的强化——集中性和多样性策略
5.4 禁忌搜索算法的扩展
5.5 禁忌搜索在TSP上的应用
5.6 小结
第6章 变邻域搜索算法
6.1 变邻域搜索算法的原理与基本步骤
6.2 邻域结构集的设计
6.3 变邻域搜索算法的邻域搜索策略
6.4 变邻域搜索算法的扩展
6.5 变邻域搜索算法的算例分析
6.6 小结
第7章 其他基于单点搜索的元启发式算法
7.1 迭代局部搜索
7.2 导引式局部搜索
7.3 平滑方法
7.4 噪声方法
7.5 小结
附录 参考链接
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