如何求解问题-现代启发式方法（第8-9章）

明天就得汇报读书情况了，今天草草的翻了下目录，然而晚上还在讨论爱情观（自己都不认识自己了），不过还是有点收获的。

第8章 旅行商问题

引出的问题：最短路径是什么？大意是4个人晚上过桥，提供一个灯，A过去需要1分钟，B需要2分钟，C需要5分钟，D需要10分钟，测试了很多人给出的答案是19，而其实最短的时间是17（好吧，也就每章第一个问题有些意思，后面就枯燥了）。

本章讲的是旅行商问题，NP问题，不存在能产生完美解得多项式时间算法。TSP的应用极为广泛，比如电路板钻孔应用、X射线检晶器例子相当于14000个城市的TSP等。在过去几十年里，人们研究了一些可产生TSP的近似解的算法，包括近邻法、贪婪法、最近插入法、最远插入法、双最小生成树法、剥脱法、空间填充曲线法等。

寻找好的变化算子（近邻表示、交替边杂交、子回路块杂交、启发式杂交、次序表示、路径表示、PMX、OX、CX、ER杂交、MX算子）

结合局部搜索方法（Lin-Kernighan、2-最优法、3-最优法）

其他可能性（边组装杂交、反序-杂交算子）

第9章 约束处理技术

使用演化算法解决约束优化问题，处理不可行个体的问题非常重要。

eval f的设计、eval u的设计、联系、拒绝不可行解、修补不可行个体、用修补后个体替换原个体、惩罚不可行个体、通过使用专门的表示方式和变化算子保持一个可行的种群、使用译码器、个体与约束分离、探索搜索空间的可行部分与不可行部分的边界、寻找可行解

数值优化

基于保持解的可行性方法（使用专用算子、搜索可行区域的边界）

基于罚函数的方法（静态惩罚方法、动态惩罚方法、退火惩罚方法、适应的惩罚方法、毁灭惩罚方法、分离的演化算法）

基于搜索可行解的方法（行为记忆法、修补不可行个体）

基于译码器的方法

混合方法（与分散搜索、混合整数优化过程、禁忌搜索的适应的记忆策略相结合）

回头再慢慢研究，看中文也能感觉像看天书~