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摘要：目录：1、问题描述2、Simple Local Search3、TabuSearch4、Hybrid Evolutionary Algorithm5、总结【注】本文源码仅供参考。1、问题描述 给定一个无向图G = (V,E)，其中V为顶点集合，E为边集合，图染色/图着色问题（graph coloring problem, GCP）是将每个顶点涂上颜色，使得每个相邻的顶点着不同的颜色，求出最少使用的颜色数K。 直接求取最小的颜色数K，是一个NP-hard问题。将问题转化，对应于一个颜色数K，是否存在某种着色方案，使相邻两个节点颜色不同，是一个NP-complete问题，然后将逐渐的减小K。这.. 阅读全文

摘要：目录：1、数学定义2、过程描述3、算法简介4、总结1、数学定义 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的最优化问题，比如各种NP完全问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，是一种近似算法（Approximate algorithms），以时间换精度的思想。局部搜索就是其中的一种方法。 对于组合问题，给出如下定义：其中，S为搜索空间（解空间），其中的每一元素都是问题一个可能解。解决组合问题，即是找到一个s* ∈ S，使得目标函数f值最小。s*称为全局最优解。 对于邻域动作定义如下：邻域动作是一个函数，通过... 阅读全文

摘要：目录：1、数学模型2、求解3、总结1、数学模型 Logistic（逻辑斯特）回归的目的是从样本（训练集）中学习出一个0-1分类模型。 定义一个概率函数，即logistic函数（或叫sigmoid function），形式如下：可以看出，g(z)范围为(0,1)，即g(z)可以将无限宽的范围（即自变量的取值范围）映射到(0,1)，其图形如下：则将假设函数（hypothesis）设为：而假设函数的值，即为y = 1的概率，即：当我们要判别一个新数据的特征属于哪个类时，只需求假设函数的值，若大于0.5，就是 y = 1 类，反之，则属于 y = 0 类。以下用更通用的函数表达上面两个式子：上式与.. 阅读全文