广义邻域搜索算法及其统一结构
广义邻域搜索算法及其统一结构
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
搜索方式的选择 决定优化的结构，即每代有多少解参与优化； 并行搜索：以多点同时或交叉优化，计算和储存量 较大，如GA、ACO、PSO等； 串行搜索：始终只有一个当前状态，处理简单，效 率较差，如SA、TS等。
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.1 传统邻域算法
特点 （1）通用易实现，只要设计好状态发生器（邻域函 数），就能求解组合或函数优化； （2）算法性能对邻域函数和初始值具有依赖性，邻 域函数和初始值选取不同，算法最终的性能将会有 差异； （3）算法的局部优化特性，没有跳出局部极值的能 力。
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.2 统一优化结构
整体流程
智能优化计算
7.4 优化算法的性能评价体系
优化性能指标 离线最优性能指标：
Em,off
line
cb c* c*
100 %
其中，cb为算法多次运行所得的最佳优化值，c*为问 题的最优解，若最优解未知，可用已知最佳优化值
7.5.1 理论研究概述 7.5.2 应用研究概述 7.5.3 发展性研究
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.1 传统邻域算法
传统邻域算法的优化流程 从一个初始解 x 出发，利用状态发生器持续地
在解 x 的邻域中搜索比它好的解，若能找到如此的 解，就以之替代解 x 成为新的当前解，然后重复上 述过程；否则结束搜索过程，以当前解作为最终解。
(ACO,1992)
Particle Swarm Optimization (PSO,1995)
(完整版)《搜索算法》知识点总结
(完整版)《搜索算法》知识点总结1. 搜索算法的概念搜索算法是计算机科学中的一类算法，用于在一个数据集合中查找指定的数据项。
搜索算法的目标是通过最少的计算操作来找到目标数据项，以提高效率。
2. 常见的搜索算法2.1 线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一，它从数据集合的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标数据项或者遍历整个数据集合。
线性搜索的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集合的大小。
2.2 二分搜索二分搜索是一种高效的搜索算法，它适用于有序的数据集合。
它将数据集合分为两部分，并与目标数据项进行比较，然后根据比较结果确定继续搜索的方向。
通过每次排除一半的数据，二分搜索的时间复杂度为O(log n)，其中n为数据集合的大小。
2.3 哈希搜索哈希搜索通过将数据项映射到哈希表中的特定索引位置来进行搜索。
通过哈希函数，可以快速找到目标数据项所在的位置。
哈希搜索的时间复杂度为O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。
2.4 深度优先搜索深度优先搜索是一种递归的搜索算法，它从起始点开始一直沿着一个路径搜索，直到找到目标数据项或者无法继续搜索。
如果搜索失败，则回溯到上一个节点，并探索其他路径。
深度优先搜索在有向图和无向图中均适用。
2.5 广度优先搜索广度优先搜索是一种逐层扩展的搜索算法，它从起始点开始，先访问所有直接相邻的节点，然后再访问相邻节点的邻居节点。
通过队列数据结构，广度优先搜索可以按层次进行遍历，直到找到目标数据项。
广度优先搜索适用于无权图和加权图。
3. 搜索算法的应用场景搜索算法在各种领域和实际问题中广泛应用，包括但不限于以下几个方面：- 文本搜索：在大规模的文本数据集中查找关键字或短语。
- 图像搜索：根据图像特征找到相似的图像。
- 数据库查询：根据指定条件查询数据库中的记录。
- 路径规划：在地图上找到最短路径或最优路径。
- 推荐系统：根据用户的兴趣和偏好推荐相关的内容。
- 人工智能：在机器研究和深度研究中的搜索空间优化等。
【计算机应用研究】_邻域搜索_期刊发文热词逐年推荐_20140724
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 邻域搜索 记忆体 竞争决策算法 无等待流水车间 总流水时间 微粒群算法 差分进化 多目标优化 多目标 多样性 元胞自动机 pbest 0-1背包问题
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
2011年 科研热词 推荐指数 蚁群算法 2 图像分割 2 零空闲流水线调度 1 邻域搜索 1 置换流水车间调度 1 约束满足 1 约束优化:序列二次规划 1 粒子群算法 1 粒子群优化 1 混合邻域搜索 1 混合算法 1 模糊聚类 1 树搜索算法 1 柔性作业车间调度 1 最大完工时间 1 并行机job-shop 1 完工时间 1 多目标优化 1 变邻域搜索 1 动态邻域 1 分水岭算法 1 分布估计算法 1 信息素更新规则 1 信息素密度 1 人工鱼群算法 1 二维otsu方法 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
科研热词 量子粒子群算法 负权值 计算机视觉 自适应色彩融合 线性规划 粒子群算法 直线拟合 目标跟踪 特征点对 正交设计 广义霍夫变换 小生境 多个圆检测 图像配准 图像分割 含水量 各向异性 变异尺度 动态鲁棒优化 互信息 二维otsu方法 不等间隔采样 mean-shift跟踪算法 kriging算法 k-d树
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
邻域分析技术及其在计算机科学中的应用
邻域分析技术及其在计算机科学中的应用导言在计算机科学领域，邻域分析技术被广泛应用在图像处理、网络分析、自然语言处理等领域中。
其基本思想是通过寻找和某个对象相邻的其他对象，从而分析对象间的关系和特征。
本文将介绍邻域分析技术的概念、算法和应用，并探讨其未来的发展趋势。
邻域分析技术的概念邻域分析技术，英文名为“Neighborhood Analysis”，是一种基于数据挖掘和机器学习的分析方法。
它主要用于探索数据集中对象与其周围对象的相似性和关系，从而识别对象之间的模式和规律。
其核心思想是通过寻找对象周围的其他对象或者通过距离函数来衡量对象之间的相似性，从而建立对象之间的联系。
邻域分析技术的算法邻域分析技术具体实现有多种不同方法，下面我们分别介绍几种常用的算法。
1. k-Nearest Neighbor算法k-Nearest Neighbor（k-NN）算法是邻域分析技术中的经典算法之一。
它基于“相似的对象靠在一起”的思想，通过计算对象间的距离或相似性度量，将每个对象归为靠近它的k个最邻近的训练样本中的多数类别。
2. DBSCAN算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种需要指定邻域半径的聚类算法，用于将密度相似的对象组成一组。
它的基本思想是集合内部的对象比集合之间的对象更相似，通过寻找密度相似的区域来分组。
3. PCA算法PCA（Principal Component Analysis）算法是一种降维算法，能够将高维空间的数据映射到低维空间中，同时还能保留原始数据的结构特征。
它通过计算数据的协方差矩阵，来找到数据中最主要的成分，并用这些主成分组成一个新的低维空间。
邻域分析技术在计算机科学中的应用邻域分析技术在计算机科学领域中被广泛应用，其中比较常见的领域包括：1. 图像处理在图像处理中，邻域分析可以应用于图像去噪、边缘检测、形态学处理等领域。
求解作业车间调度问题的全局邻域搜索方法
第15卷第7期计算机集成制造系统Vol.15No.72009年7月Computer Integrated Manufacturing SystemsJuly 2009文章编号:1006-5911(2009)07-1383-06收稿日期:2008 06 18;修订日期:2008 10 13。
Received 18June 2008;accepted 13Oct.2008.基金项目:国家自然科学基金资助项目(70771008,70371057)。
Fo undation item:Project supp orted by the National Natural Science Fundation,Ch ina(N o.70771008,70371057).作者简介:崔健双(1971-),男,河北衡水人,北京科技大学经济管理学院副教授,博士,主要从事生产调度算法理论及应用、安全电子商务的研究。
E mail:cuijs@manag 。
求解作业车间调度问题的全局邻域搜索方法崔健双,李铁克(北京科技大学经济管理学院,北京 100083)摘 要:采用传统的关键邻域搜索方法求解作业车间调度问题时,往往容易陷入局部极值而且难以跳出。
为此,提出了一种具有动态调整能力的全局邻域交换策略,该策略有可能产生大量的不可行调度,需要一种筛选方法加以过滤。
证明了一个新的邻域交换性质,利用该性质可以对所得调度方案作可行性约束判定,从而有效地过滤掉不可行调度。
在此基础上,提出了一种求解作业车间调度问题的算法。
最后,取不同规模的Benchmar k 问题算例对该算法进行测试,结果表明,无论从解的质量还是计算时间都取得了较好的效果。
关键词:邻域结构;关键路径;作业车间调度;邻域交换;调度算法中图分类号:T P18 文献标识码:AGlobal neighborhood algorithm for Job Shop scheduling problemCUI J ian shuang,LI T ie ke(Scho ol of Economic M anag ement,U niversit y of Science &T echno lo gy Beijing,Beijing 100083,China)Abstract:T r aditional cr itical neighbor ho od alg or ithms fo r Jo b Shop scheduling problem w ere easily t rapped into local optimal and hardly to escape.T o deal w ith t his pro blem,a g lo bal neig hbo rhoo d swapping st rateg y wit h dynamic adapatability w as pr oposed.H ow ever,this new strateg y mig ht possibly induce infeasible so lutio ns.T hus,a new pr oposition concerning the neig hbor hood sw apping str ategy w as presented and pr ov ed,w hich could be used to v erify whether a neighbor ho od swapping w as accept able or not.Based on this g lo bal neig hbo rhoo d st rateg y,a new alg o r ithm w as develo ped and tested by a gr oup of benchmark instances.T he r esults indicated that the new algo rithm ob tained satisfactor y results both on solut ions quality and computat ion time.Key words:neig hbo rhoo d structur e;crit ical path;Job Sho p scheduling ;neighborho od sw apping;scheduling alg o rithms0 引言自从20世纪50年代以来,调度问题相关理论及其应用技术的研究已经发展成为一门重要的学科,从经典的单机调度、并行机调度、车间调度发展到后来的多目标调度、随机调度和模糊调度等内容。
vns算法的邻域结构
vns算法的邻域结构
VNS（Variable Neighborhood Search）算法是一种启发式优化
算法，其邻域结构是该算法的核心部分。
在VNS算法中，邻域结构
是指在搜索过程中对当前解进行改变以生成新解的方法和规则。
VNS
算法通过多个不同的邻域结构来探索解空间，从而增加了对解空间
的搜索广度和深度。
VNS算法的邻域结构可以分为两种类型，粗粒度邻域和细粒度
邻域。
粗粒度邻域通常是通过较大的改变来生成新解，而细粒度邻
域则是通过较小的改变来生成新解。
这种分层的邻域结构有助于
VNS算法在搜索过程中兼顾全局和局部的优化能力。
在VNS算法中，邻域结构的设计通常依赖于具体的问题和应用
场景。
一般来说，邻域结构的设计需要满足以下几个原则，首先，
邻域结构应该能够有效地覆盖整个解空间，以确保算法能够全面地
搜索解空间；其次，邻域结构应该能够在合理的时间内生成新的解，以确保算法的高效性；最后，邻域结构应该能够在搜索过程中避免
陷入局部最优解，以确保算法的全局搜索能力。
在实际应用中，VNS算法的邻域结构可以采用多种方式来设计，
比如基于领域知识的邻域结构设计、基于问题特性的邻域结构设计等。
此外，针对不同类型的问题，还可以采用不同的邻域结构设计方法，比如针对排列问题的邻域结构设计、针对图论问题的邻域结构设计等。
总的来说，VNS算法的邻域结构是该算法的关键组成部分，其设计贯穿于整个算法的搜索过程。
合理的邻域结构设计能够显著影响算法的搜索效率和搜索质量，因此在应用VNS算法时需要充分考虑邻域结构的设计。
基于混合算法的无人机路径规划
现象 ， 以使用纯粹 的遗 传算 法并不能得到最优 的路 径。 所 单纯 的遗传算 法容 易使 种群 单一 ， 致最优 解 流失 ， 导 为 了改善遗传算法Байду номын сангаас 易得 到局部最优解 的缺陷 ， 中借 鉴 了算 文 法混合 的思路 ， 采用遗传模拟退火 算法进行 路径规划 的优化 搜索 。利用模拟退火算 法与遗传算法作 为子算 法 ， 于广义 基 邻域搜索算法 的统 一结 构来构造遗传模 拟退 火算 法 ， 通过模 拟退火算法保 留种群的多样性 ， 避免出现“ 早熟 ” 。
李佳 泽 ， ： 于混合 算 法的无人 机路 径 规 划 等 基
１
１Ｊ
１７ ３
２
１Ｊ
３
１Ｊ
４
］Ｊ
算 。并 画出适应 度变化 曲线 。
参考文献 ：
袁麟博 ， 章卫 国， 李广 文． 种基 于遗传 算法 一模 式搜 一 索法的 无 人 机 路 径 规 划 ［ ］ Ｊ ．弹 箭 与 制 导 ，０ ９，９ ２ ０ ２
若无人机沿 着垂直平 分线 飞行 ， 其飞 行是最 安 全的 ， 不偏 向 任何 一方 ， 它 受到威 胁 最小 ， 把 目标 点 、 则 再 起点 与最 近 的 Ｖ ｒｎｉ ｏｏｏ 顶点连接起来 ， 人机就 是在 构造 的 Ｖ ｒｎ ｉ 无 ｏｏｏ 图边 的 可选路径集合 中飞行的 。 数学表述 ：
第３ ２卷
第 ６期
四 川 兵 工 学 报
２ １ 年 ６月 ０１
【 其他研究】
基 于 混 合 算 法 的无 人 机 路 径 规 划
【国家自然科学基金】_邻域特征_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
负荷随机扰动 谱间相关性 调整时问 调度 角点检测 裂纹特征 融合评价 薇甘菊 荷电雾滴 自适应阈值 自动综合 脑-机接口 背景抑制 背包问题 聚类模式点 聚类方法 耦合强度 网格曲面 维数约简 维度缩减 统一框架 结构化 经验转移矩阵 组合优化 纹理特征 第二相颗粒 空间栅格 空间分布描述符 空间信息 离散点云 禁忌搜索 知识发现 盾构 相对密度 直线描述子 直线匹配 直方图 盲检测 目标跟踪 监督鉴别投点 特征向量 特征匹配 熵 点投影 点云简化 点云曲面 点云数据 点云密度
水平分段放顶煤 残差法 正交投影算子 模糊规则 模糊堆土机距离 核密度 极限长度 板裂介质岩体 条件理论 条件参数 木材细胞 最大后验概率 曲面重构 曲率尺度空间 曲率 智能体 景观分异 星表,银河系 无等待流水车间 方向编码 方向流场 方向性邻域系统 斑点噪声 数据聚类 数据挖掘 数值特征 摆动适应度函数 插值 提升方案 掩蔽因子 掌纹主线 掌纹 快速城市化地区 微观本义 形态学滤波 平坦度 常微分方程 属性约简 局部相似度分析 局部二值化 小波变换 容差粗糙集 天体测量 多时相遥感图像 多信息综合 地质构造单元 土地利用组合 图像拼接 图像尺度变换 图像去噪 图像匹配 图像分割 后屈曲 同步自回归模型
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137
同一性 合成孔径雷达图像分割 合成孔径雷达图像 可能性c-均值聚类 可操纵小波变换 可变精度 卫星遥感数据分类 区域构造图 区域扩张 动态遗传算法 划分 分水岭算法 几何攻击 光谱特征邻域 光照正规化 仿射变换 人脸识别 人工免疫网络 亚像素定位 互相关马尔可夫随机场 主线 中国东部海区 不规则性 下采样 zernike矩 som算法 sar图像 mst聚类 ls方法 hough变换 directionlet变换
叶结点编码四叉树的邻域寻找算法
叶结点编码四叉树的邻域寻找算法叶结点编码四叉树的邻域寻找算法是一种被用于解决图像处理、计算机视觉等领域的数学运算算法。
编码四叉树是用来描述图像空间结构、表达层次关系的一种空间数据结构。
邻域查询算法是提取空间关系的重要基础，也是编码四叉树的核心部分。
编码四叉树是一种用来表达空间关系的二叉树，它以树形结构表示图像空间的结构和层次关系。
叶结点编码四叉树的叶子节点的编码是由其父节点的编码、四叉树的等级和编号三个部分组成。
该叶结点代表的像素点在空间上的相对位置由其父节点的编码、四叉树的等级和编号确定。
基于叶结点编码四叉树结构，建立了一种叫做叶结点编码四叉树的邻域查找算法。
该算法根据给定像素点的编码信息，去搜索邻域像素点来获取它们的编码信息，以此获取其在空间上的位置和属性特征。
邻域查找算法的基本思路是先检测该像素点的周围像素点的编码，然后根据周围像素点的编码来确定该像素点在空间中的邻域，最后根据给定像素点的编码信息以及邻域像素点的编码信息来计算各个点之间的空间相对位置，从而实现邻域查询。
叶结点编码四叉树邻域查找算法一般有以下几种：1.局搜索法：根据给定像素点的编码信息，在整个编码四叉树中的所有叶节点中搜索所有的邻域。
2.部搜索法：从给定像素点的父节点开始，对编码四叉树进行空间局部搜索，搜索出其邻域的所有叶节点的编码信息。
3.称搜索法：根据给定像素点的编码信息，以查找空间对称的方式去搜索其附近像素点。
4.域搜索法：根据给定像素点的编码信息，以查找它周围的像素点，获取编码信息并确定邻域位置。
叶结点编码四叉树邻域查找算法由于其精确、快速的查询和计算特性，被广泛应用于图像处理、机器视觉等领域，例如图像分割、图像边界检测、图像识别等。
近几年，研究者们开始采用计算机视觉和机器学习的方法来改进叶结点编码四叉树的邻域查找算法，从而提高其准确性和效率。
他们提出了一种叫做卷积神经网络的模型，该模型可以自动学习叶结点编码四叉树的邻域查找算法的特征，从而提高空间位置的预测准确性。
邻域构造方法
邻域构造方法
邻域构造方法（neighborhood construction method）是一种用于解决优化问题的算法。
该算法的基本思想是，通过不断改变当前解的邻域，来寻找更优的解。
邻域构造方法是一个基于局部搜索的算法，它能够在合理的时间内得到较为优秀的解，因此在实际运用中得到了广泛的应用。
邻域构造方法的具体实现方式包括两个方面：邻域和搜索策略。
邻域指的是一个解的可行变化范围，即通过改变解中某些参数的值来生成新的解。
搜索策略则是根据某种指标选择邻域中的某个解进行下一次搜索。
具体而言，邻域可以是基于距离的邻域、序列邻域、置换邻域等，而搜索策略可以是基于梯度的下降法、模拟退火、遗传算法等。
邻域构造方法的优点在于其能够高效地搜索解空间，并在搜索过程中逐步逼近最优解。
此外，邻域构造算法通常实现简单，易于掌握和实现。
但是，邻域局限性也是邻域构造方法面临的挑战之一，即如果邻域过小，则可能被卡在局部最优解处；如果邻域过大，则搜索空间可能过于复杂而难以达到最优解。
邻域构造方法在实际应用中具有广泛的应用。
例如，在生产规划和物流问题中，邻域构造方法可用于优化生产和物流计划，使得方案更加
灵活和高效。
此外，在人工智能领域中，邻域构造方法在解决机器学习和神经网络训练问题上也得到了广泛的应用。
总之，邻域构造方法是一种有效的优化算法，能够高效地搜索解的空间，并寻找最优解。
在实际应用中，邻域构造方法的优点得到了广泛的应用，也带来了一定的挑战。
但是，随着技术的发展和算法的不断改进，邻域构造方法将继续发挥其重要的作用。
【国家自然科学基金】_邻域搜索算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
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精确启发式算法 粗糙集 粒子群算法 类电磁机制算法 等待时间受限 第4方物流 立方体小栅格 空间谱 空间栅格 空载率 空洞填充 离散粒子群优化 禁忌搜索算法 知识表示 直方图 电力系统 生产调度 理想点贴近度 球形译码 环境知识 环境 状态空间 点投影 点云曲面 点云 满分集满速率 混合算法 混合流水车间 深度图像 深度图 深度优先搜索 涤纶短纤维 流水车间 流水作业调度 波达方向估计 正交频分复用 模糊聚类分析 模拟退火算法 模拟退火 概率数据关联 核函数 板坯排序 机器人任务规划 机器人 月度发电计划 最大延迟时间 最大完工时间 曲线 曲率估算 曲率 时限 无约束优化 旅行商问题 文化进化
变邻域搜索算法综述
2009年7月第16卷增刊控制工程Contr o l Eng i n eering o f ChinaJu l.2009Vo l.16,S 1文章编号:1671-7848(2009)S 1-0001-05收稿日期:2009-04-20; 收修定稿日期:2009-06-29基金项目:国家自然科学基金资助项目(70671020,70431003,70721001,60673159);新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NCET-05-0295,NCET-05-0289);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070145017,20060145012);国家高技术研究发展计划基金资助项目(2006AA01Z214)作者简介:董红宇(1982-),男,吉林长春人,博士,主要研究方向为M et ah euristics ,流程工业生产计划与调度等;黄敏(1968-),女,教授,博士生导师。
变邻域搜索算法综述董红宇1,2,黄 敏1,2,王兴伟1,郑秉霖2(1.东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110004;2.教育部流程工业综合自动化重点实验室(东北大学),辽宁沈阳 110004)摘 要:变邻域搜索算法(V ar i able N e i ghborhood Search ,VN S)作为一种新的元启发式算法,已初步成功地用于解决优化问题,尤其是对于大规模组合优化问题效果良好。
对VN S 的扩展研究层出不穷,并将其成功地应用到旅行商问题、车辆路径问题、调度、图着色等问题中。
简述了经典的元启发式算法,并依次论述了优化问题,VN S 算法起源,VN S 算法原理,VNS 算法分析,扩展的VNS 分析,VN S 在初始解构造、邻域结构构造、局部搜索和停止准则几个方面的改进方法,针对不同版本的VNS 归纳了其在各种优化问题应用情况。
基于对改进的VNS 的分类,从算法自身研究角度和实际应用角度提出了未来研究方向。
智能优化算法及其应用教学大纲.doc
《智能优化算法及其应用》一、课程基本情况二、课程内容简介三、课程教学大纲绪论1.1算法内部改进策略4. 2算法外部改进策略5并行模拟退火算法6模拟退火算法的应用6. 1基于SA的控制器整定6. 2基于SA的数字微分器设计6. 3基于SA的复杂优化及状态生产函数研究6. 4基于SA的TSP研究及软件演示第2章遗传算法1遗传算法简介2遗传算法理论2. 1模示定理2. 2隐含并行性2.3遗传算法的马氏链描述2. 4遗传算法的收敛性3遗传算法的设计2. 3. 12. 3. 22. 3. 32. 3.42. 3. 52. 3. 6算法终止准则3. 7算法参数选取2.4遗传算法的改进2.5并行遗传算法2.6遗传算法的应用2. 6. 1基于GA的系统辨识2. 6. 2基于GA的TSP研究与软件演示2. 6. 3基于GA的生产调度第3章禁忌搜索算法3.1引言3. 1. 1禁忌搜索示例3. 1.2禁忌搜索机制3.2禁忌搜索算法流程3.3禁忌搜索的收敛性3.4禁忌搜索的设计3. 4. 1初始化3.4.2状态产生函数3. 4. 3候选解选择4. 5禁忌表3. 4. 6藐视准则3.4.7集中搜索和分散搜索3.4.8终止准则3. 6基于混合优化策略的神经网络结构学习研究6. 3. 7基于混合策略的光学仪器设计研究第7章总结1仿真优化及其关键问题7.2计算智能的发展性研究问题四、课程实践环节五、课程知识单元与知识点I0AA1：绪论•智能优化•启发式算法•邻域搜索•函数优化、组合优化■复杂性I0AA2：模拟退火算法•模拟退火•重要性采样、概率突跳•状态产生函数。
16邻域a星算法
16邻域a星算法16邻域A*算法一、引言在计算机科学中，A*算法是一种常用的搜索算法，用于在图形和网络中找到最短路径。
其中，16邻域指的是在搜索过程中，当前节点的周围有16个相邻节点。
本文将详细介绍16邻域A*算法的原理、应用和优缺点。
二、原理A*算法是一种基于启发式搜索的算法，它综合了广度优先搜索和最佳优先搜索的优点。
其核心思想是通过估计函数来选择下一步的移动方向，以便尽快找到最短路径。
16邻域A*算法在搜索过程中，考虑当前节点的周围16个相邻节点，选择其中估计函数最小的节点作为下一步的移动方向。
三、应用16邻域A*算法在路径规划、游戏AI等领域有广泛的应用。
在路径规划中，可以利用16邻域A*算法找到从起点到终点的最短路径，避免碰撞和绕行。
在游戏AI中，可以利用16邻域A*算法指导NPC 角色的移动，使其能够智能地避开障碍物并追踪目标。
四、优缺点16邻域A*算法具有以下优点：1）能够找到最短路径，保证搜索结果的准确性；2）考虑16个相邻节点，搜索范围广，可以处理更复杂的情况；3）启发式函数可以根据实际情况进行优化，提高搜索效率。
然而，16邻域A*算法也存在一些缺点：1）搜索空间较大时，算法的时间复杂度较高；2）依赖于启发式函数的选择，启发式函数不准确时可能导致搜索结果不理想。
五、实例以迷宫问题为例，假设有一个迷宫地图，其中包含起点和终点。
我们需要通过16邻域A*算法找到从起点到终点的最短路径。
首先，我们将起点作为搜索的起始节点，将终点作为搜索的目标节点。
然后，通过计算每个节点到目标节点的估计距离，选择估计函数最小的节点作为下一步的移动方向。
重复这个过程，直到找到终点为止。
六、总结16邻域A*算法是一种常用的搜索算法，通过综合广度优先搜索和最佳优先搜索的优点，能够找到最短路径。
它在路径规划、游戏AI等领域有广泛的应用。
然而，该算法的时间复杂度较高，启发式函数的选择也会影响搜索结果。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况进行权衡和优化，以达到更好的搜索效果。
基于邻域的算法
基于邻域的算法邻域算法，也称为局部邻域算法，是一类以局部信息为基础进行计算的算法。
它们在各种领域中都有广泛的应用，从图像处理到机器学习。
邻域算法的核心思想是基于邻近的数据点之间的关系来进行计算和预测。
邻域算法最常见的应用之一是图像处理。
在图像中，每个像素的值与其周围像素的值有很强的关联。
邻域算法利用这种关联性来进行图像增强、边缘检测和去噪等任务。
例如，高斯模糊算法就是一种基于邻域的图像平滑算法，它将每个像素的值替换为其周围像素的加权平均值，以达到模糊图像的效果。
在机器学习中，邻域算法被广泛应用于分类和回归问题。
其中最著名的算法是K最近邻算法（KNN）。
KNN算法根据样本之间的距离（邻域）来进行分类或回归预测。
它的基本思想是将待分类样本与最近的K个已知类别的样本进行比较，根据它们的标签来预测待分类样本的标签。
邻域算法的另一个重要应用领域是推荐系统。
推荐系统在电子商务和社交媒体等领域中起着重要的作用。
邻域算法可以根据用户之间的相似性来推荐他们可能感兴趣的商品或内容。
例如，协同过滤算法就是一种基于邻域的推荐算法，它根据用户的历史行为和其他用户的行为进行比较，来为用户生成个性化的推荐列表。
邻域算法虽然简单，但却非常有效。
它们通常易于理解和实现，并且能够处理大量数据。
然而，邻域算法也有一些局限性。
首先，它们对数据的局部结构非常敏感，并且容易受到噪声的影响。
其次，邻域算法的计算复杂度随着数据量的增加而增加，因此在处理大规模数据时可能会面临挑战。
为了克服这些局限性，研究人员不断提出改进和扩展邻域算法。
例如，局部敏感哈希算法可以加速邻域搜索，减少计算复杂度。
同时，集成学习和深度学习等技术也可以与邻域算法结合，进一步提升预测性能。
总之，邻域算法是一类基于邻近数据点之间关系的算法，在图像处理、机器学习和推荐系统等领域有广泛应用。
尽管存在一些局限性，但邻域算法的简单性和有效性使其成为许多实际问题的理想选择。
通过不断改进和扩展，邻域算法将继续为我们解决各种挑战提供有力的工具。
叶结点编码四叉树的邻域寻找算法
叶结点编码四叉树的邻域寻找算法随着计算机技术的不断发展，地理信息系统（GIS）中的空间数据的概念也在不断地得到完善。
越来越多的地理信息系统不仅能够管理空间信息，还能够提取出空间关系，深度分析空间关系，以实现高精度，高效精度的空间数据应用。
其中，四叉树（Quadtree）作为一种基本的空间索引技术，由于其高效的索引能力，在空间数据的查询和管理中有着极其重要的作用。
在GIS中，四叉树的每个节点可以代表一个空间构件（如：点，线，面），称之为编码节点，也可以表示一个空间范围，称之为编码区域，以实现空间信息的数据与空间构件的一一对应。
因此，空间数据的查询和分析可以由四叉树支持，四叉树更容易构建出一种空间索引结构。
在四叉树中，由于每个结点都可以作为一个空间索引，因此，关键的一个问题是如何确定四叉树中的每个结点的邻域，以便更好地查找和分析空间信息。
基于此，结合具有空间索引功能的编码四叉树，提出一种叶结点编码四叉树的邻域寻找算法。
叶结点编码四叉树的邻域寻找算法主要基于以下几个基本思想来实现：（1）基于结点的递归搜索；（2）基于深度优先搜索确定节点的邻域；（3）基于叶结点的编码和节点的分裂的确定节点的邻域；（4）在四叉树深度优先搜索中确定下一个搜索节点；（5）基于叶结点编码四叉树确定空间邻域。
基于结点的递归搜索允许我们确定任意节点的邻域，通过从确定的节点开始，在编码四叉树中按深度优先的搜索策略来搜索空间元素，可以获得任何一个节点的邻域。
下一个搜索节点是由四叉树深度优先搜索策略来确定的，其搜索流程如下：当（1）节点不是叶结点时，调整搜索深度，深度+1，继续搜索；（2）节点是叶结点时，将其编码信息加入到邻域列表中，返回上一节点，继续搜索；（3）节点是节点分裂产生的节点时，将其编码信息加入到邻域列表中，并将其父节点的编码信息加入到邻域列表中，搜索节点返回上一节点，继续搜索。
此外，在确定邻域时，上述搜索策略还需要考虑空间的分辨率，确保构建的邻域具有较高的精度。
【计算机应用】_邻域搜索_期刊发文热词逐年推荐_20140727
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
二维otsu方法 pareto邻域交叉算子 otsu
1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
科研热词 邻域搜索 人工蜂群算法 非线性函数 随机 邻域交换 适应值函数 进化模式 车辆路径问题 车辆路径 蜂群算法 蚁群算法 自适应 自加速特性 粒子群算法 粒子群优化 离群点检测 离群度 禁忌算法 禁忌搜索 混沌 服务质量 服务组合 最速下降法 早熟 文化基因算法 数据挖掘 数值函数优化 收敛速度 带时间窗车辆路径问题 差分演化 局部搜索算法 多时间窗 变邻域搜索 反向搜索 协同 函数变换 sat问题 pareto占优 benchmark函数
【国家自然科学基金】_多核并行_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
推荐指数 5 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 推荐指数 多核 13 openmp 8 并行计算 7 并行算法 4 并行 4 多核处理器 4 片上多核处理器 3 并行离散事件仿真 3 并行化 3 片上网络 2 消息传递 2 并行编程 2 多线程 2 动态调度 2 加速比 2 众核 2 仿真引擎 2 openmp编程模型 2 高超声速绕流 1 验证 1 频繁更新 1 预排序 1 非结构网格 1 非线性扩散方程 1 非平衡动力学方程组 1 非一致cache访问 1 静态调度 1 重用 1 道路网 1 通用多核处理器 1 连续k近邻查询 1 负载平衡 1 计算效率 1 蛋白质分子场模拟 1 蚁群优化 1 虚拟环境 1 自保持模拟测试接口 1 脉冲耦合神经网络 1 网络安全 1 网络处理器 1 缓存一致性 1 线性方程组 1 系统芯片 1 系统工程 1 粒子模拟 1 稀薄气体流动 1 移动对象 1 直接模拟monte-carlo方法 1 激光诱导光化学反应模拟 1 混合并行计算系统 1 混合并行编程 1 消息传递接口 1
科研热词 多核处理器 并行计算 多核 并行算法 遗传算法 高速缓存一致性 多核cpu 任务调度 事务存储 openmp mpi mpcore linux arm11 预取 非一致高速缓存 部分正确性 通用计算模型 适形调强逆向放疗计划 连续碰撞检测 边界元方法 路由协议 语音识别 视频编码 自旋锁 自动并行 脑机接口 能量效率 网络处理器 编译架构 编程模型 细粒度并行 线程级推测 线程化边界网关协议 线程化 粒子输运 程序验证 程序优化 科学计算 矩阵乘 片上追踪 片上多处理器系统 混合编程模型 流体系结构 汇编级代码 模拟退火算法 核间通信机制 柔性物体 松弛迭代 无阻塞 无向图 数据竞争
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鲁棒性指标 离线初值鲁棒性指标（波动率）：
E f 1,off line
ca c* c*
100%
E f 2,off line STDEV(ci* )
其中，ca为算法多次运行所得的平均值，ci*为算法第 i次运行得到的最优值，STDEV()为均方差。
波动率越小说明鲁棒性越强。
智能优化计算
7.3.1 算法混合的方式
并行
同步式并行：主过程（算法A）和子过程（其它算法） 为主仆关系，各子算法的搜索过程相互独立，可以
采纳不同的搜索策略，
但与主过程的通信必须保 算法1
算法3
持同步；
算法A
算法2
算法n
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.1 算法混合的方式
并行
异步式并行：各子过程通过共享存储器彼此无关地
算法操作的研究 随着人们对算法机制与功能和自然更深入的理解与 研究，模拟自然科学思想来实现优化的算法操作研 究会得到进一步的发展。
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.2 应用研究概述
函数优化 生产调度 控制工程 机器学习和模式识别 工艺设计 组合优化 神经网络设计 工业设备设计
(ACO,1992)
Particle Swarm Optimization (PSO,1995)
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
搜索机制的选择 是构造算法框架和实现优化的关键； 局部优化算法——基于局部优化的贪婪机制，如梯 度下降法、爬山法等； 全局优化算法——基于概率分布的优化机制，如GA、 SA等； 自学习算法——基于系统动态演化的优化机制，如 混沌搜索、神经网络优化等。
算法n
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.1 算法混合的方式
镶嵌
一种算法作为另一种算法的一个优化操作或用作搜
索性能的评价器； 鉴于各种算法优化机制的差异， 步骤1
进而克服单一算法早熟和陷入
步骤m
算法2
局部极值；
关键：子算法与嵌入点的选择。 步骤n
算法1
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
邻域函数的设计 决定了邻域结构和邻域解的产生方式； 算法对问题解的不同描述方式，使解空间的优化曲 面形状和解的分布有所差异，会直接影响邻域函数 的设计，进而影响算法的搜索行为。 在确定邻域结构后，当前状态邻域中候选解的产生 方式既可以是确定性的，也可以是随机性的。
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
对算法的关键参数做某种调节,引导搜索进程在集中 搜 索 （ intensification ） 和 分 散 搜 索 (diversification)之间转换。经验表明,参数选择对 算法性能有着极其重要的影响,而这类算法中关于最 优参数没有一般理论的指导。
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.2 广义邻域算法
广义邻域算法的工作流程 算法从若干初始解出发，在算法参数控制下由
当前状态的邻域中产生出若干个候选解，并以某种 策略在当前解和候选解中确定新的当前状态。伴随 控制参数的调节，重复执行上述搜索过程，直至满 足算法的终止准则，结束搜索过程并输出优化结果。
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.1 算法混合的方式
主要结构类型 串行 镶嵌 并行 混合
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.1 算法混合的方式
串行
最简单；
利用一种算法的搜索结果作为另一种算法的起点依
次对问题进行优化；
算法1
关键：确定算法的转换时机。
算法2
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.3 发展性研究
主要研究方向 （7）拓展算法的应用领域，总结算法的适用域； （8）研制算法软件和硬件，注重开放性设计以便算 法不断扩充与综合。
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.4 提升算法全局搜索能力的途径
算法参数的改进
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.2 统一优化结构
整体流程
智能优化计算
7.4 优化算法的性能评价体系
优化性能指标 离线最优性能指标：
Em,off
line
cb c* c*
100 %
其中，cb为算法多次运行所得的最佳优化值，c*为问 题的最优解，若最优解未知，可用已知最佳优化值
状态更新方式的设计 指以何种策略在新旧状态中确定新的当前状态，是 决定算法整体优化性能的关键步骤之一。 基于确定性的状态更新方式——难以穿越大的能量 障碍，容易陷入局部极小； 基于随机性的状态更新方式——能够取得较好地全 局优化性能。
智能优化计算
7.2 广义邻域搜索算法的要素
控制参数的修改准则和方式的设计 须以一定的准则和方式进行修改以适应算法性能的 动态变化； 参数的修改幅度必须使算法性能的动态变化具有一 定的平衡性，以实现算法行为在不同参数下的良好 过渡。
智能优化计算
7.4 优化算法的性能评价体系
综合指标
离线优化 在线优化
基于上述三个性能指标，加权组合：
E mEm s Es f E f m,s , f 满足m s f 1
综合性能指标越小表明算法的综合性能越好，以此 作为实际应用时选择算法的一个标准。
智能优化计算
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.2 应用研究概述
物流配送系统 航空系统 智能交通 码头运输 人力资源 电路设计 旅游资源配置 无线通讯网络
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.2 应用研究概述
程序优化 能源配置 网络资源优化 铁路开行方案 学校排课 证券投资组合 防空部署 其他
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.2 统一优化结构
问题分解和预处理以及子问题的综合过程 体现了优化过程在空间层次上的分解，通过问题分 解，可降低求解复杂性，有利于提高优化效率；
整体解的进一步NS优化 这是对从“问题分解”到“综合处理”的手段所造 成的全局优化质量降低的一个补充。
智能优化计算
第七章 广义邻域搜索算法 及其统一结构
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.1 传统邻域算法 7.1.2 广义邻域算法
7.2 广义邻域搜索算法的要素 7.3 广义邻域搜索算法的统一结构
7.3.1 算法混合的方式 7.3.2 统一优化结构
7.4 优化算法的性能评价指标 7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.1 理论研究概述
收敛性与鲁棒性研究 模式定理（遗传算法） 马尔科夫链（模拟退火、禁忌搜索、遗传算法等） 目前对算法严格的理论研究均基于简单的理想模型， 研究成果与实际算法实施仍有距离。
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.1 理论研究概述
算法参数的选择研究 目前尚无确定最优参数的一般方法，在求解实际问 题时主要凭经验选取算法参数。
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.2 广义邻域算法
定义 模拟退火、禁忌搜索、遗传算法、模糊优化、
基于规则的启发式算法，以及基于它们的各种混合 算法，都是对传统邻域搜索算法的改进和变型。
将上述通过不同途径而构成的改进算法统称为 广义邻域搜索算法。
这些算法在优化流程上呈现出很大的共性。
智能优化计算
算法1Βιβλιοθήκη 算法3算法A算法2
算法n
智能优化计算
7.3 广义邻域搜索算法的一般结构
7.3.2 统一优化结构
单一邻域搜索流程 将各种单一广义邻域搜索算法进行统一模块化描述， 包括构成广义邻域搜索流程的所有关键步骤；
进程层次串行组合邻域搜索（SNSA） 体现了优化过程在进程层次上的分解，是在进程层 次上对各种混合算法的统一描述；
7.5.1 理论研究概述 7.5.2 应用研究概述 7.5.3 发展性研究
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.1 传统邻域算法
传统邻域算法的优化流程 从一个初始解 x 出发，利用状态发生器持续地
在解 x 的邻域中搜索比它好的解，若能找到如此的 解，就以之替代解 x 成为新的当前解，然后重复上 述过程；否则结束搜索过程，以当前解作为最终解。
智能优化计算
7.1 广义邻域搜索算法
7.1.2 广义邻域算法
Genetic Algorithm (GA,1975)
Hopfield Neural Network
(HNN,1982)
Simulated Annealing
(SA,1983)
Tabu Search
(TS,1986)
Ant Colony Optimization
7.4 优化算法的性能评价体系
鲁棒性指标 在线初值鲁棒性指标：
E f 1,online
ca (k) c* c*
100%
E f 2,online STDEV(ci* (k ))
其中，ca (k)为算法运行第k代所得的平均值， ci*(k) 为算法第i次运行在第k代得到的最优值。
用来衡量算法对随机初值和操作的动态依赖程度。
智能优化计算
7.5 广义邻域搜索算法研究进展
7.5.3 发展性研究
主要研究方向 （4）针对搜索全局性、快速性和鲁棒性，发展新的 优化机制和优化操作，尤其是基于算法统一框架发 展高效的混合优化算法； （5）利用并行计算机技术，发展并行或分布式优化 算法； （6）分析处理优化问题中的关键因素，降低问题的 难度；