转-局部搜索的形象描述
2015-11-05 09:56
330 查看
局部搜索的形象描述
为了找出地球上最高的山,一群有志气的兔子们开始想办法。兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是Iterative Improvement,它不能保证局部最优值就是全局最优值。
兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间,它可能走向高处,也可能踏入平地。但是,他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。
兔子们知道一个兔的力量是渺小的。他们互相转告着,哪里的山已经找过,并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。他们制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。
兔子们吃了失忆药片,并被发射到太空,然后随机落到了地球上的某些地方。他们不知道自己的使命是什么。但是,如果你过几年就杀死一部分海拔低的兔子,多产的兔子们自己就会找到珠穆朗玛峰。这就是遗传算法。
转自 http://www.cnblogs.com/JiePro/p/Metaheuristics_0.html
相关文章推荐
- 遗传算法
- 实例讲解遗传算法——基于遗传算法的自动组卷系统
- 实例讲解遗传算法——基于遗传算法的自动组卷系统【实践篇】(上)
- 实例讲解遗传算法——基于遗传算法的自动组卷系统【实践篇】(下)
- 心得:基于遗传算法的虚拟捡罐子机器人
- 遗传算法代码
- 遗传算法入门
- 对遗传算法理解
- GATBX遗传算法工具箱函数及实例讲解
- 模拟退火求解TSP问题<2变换法产生路径>
- 遗传算法小生境技术简介
- GA/GP中的适应度函数
- 遗传算法
- 遗传算法_C语言
- 遗传算法Java实现源代码
- 基于禁忌搜索算法求解TSP问题(JAVA)
- 基于遗传算法求解01背包问题(JAVA)
- 基于模拟退火算法求解TSP问题(JAVA)
- 基于遗传算法求解TSP问题(JAVA)
- C语言编写遗传算法解决TSP旅行商问题