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其长的。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，局部搜索就是其中一种。它是一种近似算法（Approximate algorithms）。
目录 01 局部搜索再次科普 02 变邻域搜索 03 造轮子写代码 字数 1936 字 时间 预计10分钟 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式算法都有跟大家提过局部搜索(local search)这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～ 1.1 局部搜索是什么玩意儿？ 官方一点：局部搜索是解决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优化问题，比如各种NP-难问题，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
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，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～
本文参考期刊论文信息如下: "The Tree Representation for the Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem with LIFO Loading", Yongquan Li, Andrew Lim, Wee-Chong Oon, Hu Qin*, Dejian Tu, European Journal of Operational Research, Volume 212, Issue 3, 1 August 2011, P
爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值 (既山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点来，替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。如此循环直到达到最高点。因为不是全面搜索，所以结果可能不是最佳。
论文研读-多目标自适应memetic算法 Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization 此篇文章为 V. A. Shim, K. C. Tan and H. Tang, "Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45
此部分学习内容适合工业工程，管理科学与工程，信息管理，物流管理，系统工程等相关专业的2021级（大一）本科生。只需要有C++，Java编程基础即可，不需要任何数学基础，也不需要运筹学基础，推文由简到难递进，适合自学！大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文，并且集齐20个赞，可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群，会有高年级本科生，硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末！ 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
前排 Hello，突然想起好久没跟大家见面啦。今天小编又诈尸来给大家更新干货啦。希望大家能喜欢哈。这次的干货是非常有趣的哦，代码可是小编经过日日夜夜打电脑到凌晨3点钟打出来的。希望大家能好好支持，喜欢
来源： science； nautil 作者：弗格森 【新智元导读】 Science 近日以《面向一种基础计算问题的神经网络算法》为题，介绍了一项十分前沿的研究：通过果蝇嗅觉回路，发现了一种一直被人们忽视的搜索算法。通过实验，作者证明，这种算法比起传统的搜索算法，性能提升30%-50%。该研究提供了新的搜索算法进化方式的思考。搜索引擎巨头，不管是国外的谷歌还是国内的百度，或者任何互联网和AI公司，搜索都是一个必须要解决的问题。随着数据库信息和数据来源的爆炸式增长，传统的搜索方法，比如线性搜索，需要突破。 S
今天要为大家带来的干货是multi-start local search算法解决TSP问题（Java的实现）。
优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。归纳而言，最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区间的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。
如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代，那么英特尔对 Mobileye 的收购，预示着一个新时代的到来：算法和芯片协同进化的时代。今天我们着重了解下智能驾驶发展驱动下，「算法」这一细分技术领域都有哪些创新和进步。
优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础，用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用，并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明，通过优化方法，能够提高系统效率，降低能耗，合理地利用资源，并且随着处理对象规模的增加，这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中，不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题，传统的优化方法（如牛顿法、单纯形法等）需要遍历整个搜索空间，无法在短时间内完成搜索，且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如，许多工程优化问题，往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点，寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **
爬山法是指经过评价当前的问题状态后，限于条件去增加这一状态与目标状态的差异，经过迂回前进，最终达到解决问题的总目标。就如同爬山一样，为了到达山顶，有时不得不先上矮山顶，然后再下来，这样翻越一个个的小山头，直到最终达到山顶。可以说，爬山法是一种"以退为进"的方法，往往具有"退一步进两步"的作用，后退乃是为了更有效地前进。爬山法也叫逐个修改法、瞎子摸象法。
为什么会有这么多基于群智能的算法，蚁群、粒子群、鱼群、烟花、炮竹、猪群、牛群、马群、羊群、猴群、鸡群。。。算法。？？？？？？
关于neighborhood serach，这里有好多种衍生和变种出来的胡里花俏的算法。大家在上网搜索的过程中可能看到什么Large Neighborhood Serach，也可能看到Very Large Scale Neighborhood Search或者今天介绍的Adaptive Large Neighborhood Search。
爬山算法即是模拟爬山的过程，随机选择一个位置爬山，每次朝着更高的方向移动，直到到达山顶，即每次都在临近的空间中选择最优解作为当前解，直到局部最优解。这样算法会陷入局部最优解，能否得到全局最优解取决于初始点的位置。初始点若选择在全局最优解附近，则就可能得到全局最优解。
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。
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其长的。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解或近似最优解，局部搜索就是其中一种。它是一种近似算法（Approximate algorithms）。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性．由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用. 随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值等问题需要解决，主要有以下几种发展方向。
各位小伙伴大家好呀~最近好久没有给大家推过干货了，不过小编可没有闲着。最近一直在苦苦研究的neighborhood search终于有了结果。
BOSS最近强迫小编学Tabu Search(TS) 听到这么高大上的词语后 当然是 ...... 一脸懵逼 开始各种Google、度娘 搜索中却无奈发现 百科给的知识太零散 Paper中的介绍又太学
说到的话一定要做到！做到！到！ 昨天向大家保证今天分享 Tabu Search (TS) 代码 c++ 版本，然后，小编就去熬了个夜... 现在的小编 ↓ ↓ ↓ 总之经过小编昨晚的狂肝，今天终于能将这份Tabu Search(TS) 复习加强攻略书(c++)版如约介绍给广大 骨·骼·清·奇 的算法master们！！ 下面小编开始划重点了！ —禁忌搜索 · 概念篇 · 要素篇 · 代码篇— 坐稳发车！ 概念篇 通过上一篇文章“干货 | 到底是
今天向大家推荐并介绍一篇文章，这篇文章解决的是禁忌搜索算法应用在仿真优化问题时所面临的预算分配问题。文章的作者为同济大学机械与能源工程学院的余春龙助理教授，蒙特利尔大学数学与工业工程学院的Nadia Lahrichi教授，以及米兰理工大学机械工程学院的Andrea Matta教授。
1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时，在其经过的路径上释放信息素（外激素）。蚂蚁基本没有视觉，但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹，由此来决定何去何从，并倾向于朝着信息素强度
问题分解为小问题后容易解决 问题可以分解为小问题，即最优子结构 分解后的小问题解可以合并为原问题的解 小问题之间互相独立
计划为你的项目采用向量数据库？正如你可能已经发现的，这是一项值得但并不容易的壮举。
AI科技评论报道 编辑 | 陈大鑫 AI 科技评论 今天给大家介绍一篇想法简单但是很有意思的文章，是研究 fine-tuning 在 few-shot 任务上的工作机制，论文发表于AAAI 2021，作者来自于CMU，HKUST和 IIAI： 文章的动机非常明确： 如下图，在 few-shot 任务上，我们通常会有一个 base set（有大量数据）和一个 novel set（只有少量数据），base set 里面的数据类别跟 novel set 是没有重叠的。我们通常需要在base set上训练我们
高斯玻色子采样器是光子量子器件，具有解决一些经典系统较难处理问题的能力。 在这里，作者展示了高斯玻色子采样器可用于分子对接，这一药物设计领域的核心问题。作者开发了一种方法，将问题简化为在图中找到最大加权团，并表明高斯玻色子采样器可以编程为对最大团进行采样。为了对我们的方法进行基准测试，我们预测了配体与肿瘤坏死因子 -α 转化酶与其配体的结合模式。
今天给大家带来的是电动汽车路径规划问题(Electric Vehicle-Routing Problem, EVRP)的介绍，按照惯例先上目录，其中第三部分的主要内容出自文献“The Electric Vehicle-Routing Problem with Time Windows and Recharging Stations”。
公众号的老观众们应该会记得，在去年这个时候我们公众号发布了有关自适应大领域搜索算法（adaptive large neighborhood search）的相关系列教程，有关传送门如下：
转载自 https://www.researchgate.net/publication/323942977_jinhuasuanfaqiujieyueshuyouhuawentiyanjiujinzhan
前 排 最近这个春节又快到了，虽然说什么有钱没钱回家过年。但也有部分小伙伴早已经备好了盘缠和干粮，准备在这个难得的假期来一场说走就走的旅行了。毕竟世界这么大我想去看看呵……等等，醒醒吧各位 但是，作为21世纪的新一代青年，即使咱穷，梦想还是要有的，对吧。那么，问题来了，如何用最少的钱，环绕中国各大城市走一波？咳咳，今天小编就是为解决此问题而来的。顺带提一波，最近天冷了。小编在这里给大家送上最真切的关心…… ＊ 内容提要： ＊旅行商问题介绍 ＊模拟退火算法 ＊旅行商问题的解决 我想用最少的钱环游中国一圈 01
今天的任务是去给山顶的人家化斋，在爬山算法的帮助下，终于顺利爬到了最高点！阿弥陀佛~~⬇⬇⬇
mark一下，感谢作者分享。当年在毕设的时候研究智能优化算法，工作中偶尔也会写些demo，今天看到这篇文章，赶紧收藏。
随着大语言模型Chatgpt的横空出世，大语言模型（Large Language Model, LLM）频繁地出现在公众的视野中，成为了商业、娱乐、教育等领域讨论的热点。在LLM众多的出色能力中，其强大的检索能力（Information Retrieval）能力备受瞩目。大语言模型本身不联网，但却好像能回答互联网上能搜到的大部分问题，包括包括事情发生的具体时间、人物关系和前因后果等等。然而，LLM的记忆能力和检索能力也不是无限的。比如，LLM的幻觉（Hallucination）问题就是学术界和工业界目前致力于解决的问题 [1]。幻觉指的是即使在不确定答案的情况下，LLM不但不会承认无法回答，还会以自信的口吻凭空捏造出事实，通常可以以假乱真。为了解决这一现象，许多研究方向被提了出来，而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）就是其中的一种方法。对于用户的提问，RAG首先生成信息检索请求，然后在数据库中寻找相关的信息，最后，结合相关信息和用户的提问向大语言模型进行提问（流程示意图见图1）。因为在数据库中寻找到的信息都是真实可靠的，大语言模型会根据提供的真实数据进行回答，减少其幻觉的可能。不仅如此，RAG的范式极大的扩展了大语言模型的应用场景，使得其可以实现大规模内容的记忆与整理。许多应用也由此催生出来，包括虚拟人设、文章理解/总结等。在RAG中，如何在大量的内容向量（数以万计）中找到与检索向量相匹配的内容直接决定了生成的质量和效率。能否在短时间内得到丰富翔实的内容对于最后回答的生成起到了近乎决定行性的作用。在本篇文章中，我们将介绍近似近邻搜索的概念，并介绍其中三种常见的方法。
贪心法呢，虽然能在极短的时间内找到一个尚且过得去的解，但是呢，有时候求得的解是在是太low啦。
《菜鸟也能“种”好二叉树！》一文中提到了：为了方便查找，需要进行分层分类整理。而满足这种目标的数据结构之一就是树。
选自chaitjo's blog 作者：Chaitanya K. Joshi , Rishabh Anand 机器之心编译 机器之心编辑部 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 N
来源：机器之心本文约2600字，建议阅读9分钟本文分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究。 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 NP 难的约束优化
贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次贪心选择得出最优值（或较优解）的一种解法
叮叮叮！我又来了。今天给大家带来的是关于Java虚拟机相关的面试题。这部分面试题的理论性有些强，不容易理解，但是偏偏还是很多面试官爱出的内容，没办法，难搞喔~~~
随着生活水平的不断发展，我们出行的需求越来越高，需要到达的目的地也越来越远，很多地方都是我们不熟悉的地方。在那些地方怎么才能从一个点到达另一个点？在这么多可能的路径中哪一条才是最短的？或者说，车流量最少的、速度最快的、花费时间最少的、途径收费项目最少的……
机器之心报道 机器之心编辑部 4 月 20 日，在机器之心「量子计算」线上圆桌活动中，机器之心邀请到了中科院计算所研究员、量子计算实验室主任孙晓明。他的演讲主题为《量子搜索算法与线路优化》，报告简要回
我们讨论机器学习的时候，其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源，用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过6.8万星标，可以说非常受欢迎了。
自适应大邻域搜索算法（Adaptive Large Neighborhood Search），简称（ALNS），是由Ropke与Pisinger在2006年提出的一种启发式方法，其在邻域搜索的基础上增加了对算子的作用效果的衡量，使算法能够自动选择好的算子对解进行破坏与修复，从而有一定几率得到更好的解。
今天分享一篇关于EEG特征选择优化的论文，发表于一区Top期刊Expert System with Applicaitons的论文Multi-objective symbiotic organism search algorithm for optimal feature selection in brain computer interfaces。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
