随笔分类 - 智能算法
智能算法集合，自己写的代码。
摘要：OUTLINE 前言 预备知识预警 什么是column generation 相关概念科普 Cutting Stock Problem CG求解Cutting Stock Problem 列生成代码 reference 00 前言 这几天勤奋的小编一直在精确算法的快乐学习之中不能自拔。到列生成算法这
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摘要：Outline 前言 Example 1 Example 2 运行说明 00 前言 前面一篇文章我们讲了branch and bound算法的相关概念。可能大家对精确算法实现的印象大概只有一个，调用求解器进行求解，当然这只是一部分。其实精确算法也好，启发式算法也好，都是独立的算法，可以不依赖求解器进
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摘要：00 前言 之前一直做启发式算法，最近突然对精确算法感兴趣了。但是这玩意儿说实话是真的难，刚好boss又叫我学学column generation求解VRP相关的内容。一看里面有好多知识需要重新把握，所以这段 时间就打算好好学学精确算法。届时会把学习过程记录下来，也方便大家学习！ 01 什么是bra
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摘要：00 前言 前面我们已经搭建好cplex的java环境了，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~ CPLEX系列教程可以关注我们的公众号哦！获取更多精彩消息！ 01 TSP建模 关于TSP建模，就不多解释了。以及什么是TSP问题，也不要问我了。直
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摘要：00 前言 因为小编一般用的C++和Java比较多，而且现在开发大型算法用这类面向对象的编程语言也方便得多。基于上面的种种考虑，加上时间和精力有限，所以就暂时只做C++和Java的详细教程辣。关于matlab和python的也许后续会补上的吧。 然后在开始之前，照例先把环境给配置好。那么就先配置ja
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摘要：前言 最近学习列生成算法，需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。 当然也有其他更多的选择，这里暂时以比较容易上手和性能比较好的cplex开始吧。其实，小编也早就想学习使用这个cplex了，毕竟是个好东西。 所以打算出一系列教程推出，大家可以关注我们获取后续教程的更新哦。 关注
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摘要：01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search，贪婪随机自适应搜索（GRAS），是组合优化问题中的多起点元启发式算法，在算法的每次迭代中，主要由两个阶段组成： 构造（construction）和局部搜索（ local search） 。 构造（construction
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摘要：00 前言 各位读者大家好，好久没有介绍算法的推文了，感觉愧对了读者们热爱学习的心灵。于是，今天我们带来了一个神奇的优化算法—— 遗传算法！ 它的优点包括但不限于： 遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求，由于他的进化特性，搜索过程中不需要问题的内在性质，对于任意形式的目标函数和约束，无论是线
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摘要：01 前言 经过小编这几天冒着挂科的风险，日日修炼，终于赶在考试周中又给大家更新了一篇干货文章。关于用变邻域搜索解决0 1背包问题的代码。怎样，大家有没有很感动？ 02 什么是0 1背包问题？ 0 1 背包问题：给定 n 种物品和一个容量为 C 的背包，物品 i 的重量是 w_i，其价值为 v_i
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摘要：00 前言 上次变邻域搜索的推文发出来以后，看过的小伙伴纷纷叫好。小编大受鼓舞，连夜赶工，总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码。今天，就在此给大家双手奉上啦，希望大家能ENJOY哦！ 01 代码说明 本次代码还是基于 求解TSP旅行商 问题的。至于什么是TSP问题，小编这实在
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摘要：更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search,VNS）一看就懂的解析 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念，为了加深大家的印象，在变
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摘要：写在前面 前面好多篇文章，我们总算是把整个ALNS的代码框架给大家说明白了。不知道大家对整个框架了解了没有。不过打铁要趁热，心急了要吃热豆腐。今天就来实战一下，教大家怎么用ALNS的代码框架，求解一个老生常谈的TSP问题，so，get ready？ 01 文件说明 整个项目由多个文件组成，为了大家更
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摘要：前言 好了小伙伴们我们又见面了，咳咳没错还是我。不知道你萌接连被这么多篇代码文章刷屏是什么感受，不过，酸爽归酸爽。今天咱们依然讲代码哈~不过今天讲的依然很简单，关于局部搜索LocalSearch的代码。 01 总体概述 其实，LocalSearch在本算法中不是必须使用的，用户可以根据需要来选择是否
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摘要：前言 上一篇推文说了，后面的代码难度直线下降，各位小伙伴可以放去n的100次方心了。今天讲讲一些细枝末节，就是前面一直有提到的参数和一些状态的记录代码。这个简单啦，小编也不作过多解释了。大家直接看代码都能看懂，不过小编还是会把逻辑结构给大家梳理出来的。好了，开始干活。 01 ALNS_Iterati
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摘要：前言 前面三篇文章对大家来说应该很简单吧？不过轻松了这么久，今天再来看点刺激的。关于判断接受准则的代码。其实，判断接受准则有很多种，效果也因代码而异。今天介绍的是模拟退火的判断接受准则。那么，相关的原理之前的推文有讲过，不懂的同学回去翻翻这个文章 复习一下哈，小编也回去看看，咳咳~。好了，废话不多说
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摘要：01 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物
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摘要：更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法？ 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过
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摘要：更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 01 什么是旅行商问题(TSP)? TSP问题（Traveling Salesman Problem，旅行商问题），由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出。问题描述如下： 有若干个城市，任何两个城市之间的距离都是确定的，现要求一旅
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摘要：更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 迭代局部搜索（Iterated Local Search, ILS） 00 目录 局部搜索算法 简单局部搜索 迭代局部搜索 01 局部搜索算法 1.1 什么是局部搜索算法？ 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。因为对于很多复杂的问题，求解最优解的时间可能是极
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