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    模拟退火算法优化指派问题

    之前二狗已经分别介绍过了,如何用模拟退火算法和遗传算法,进行背包问题的求解。其实背包问题是可以看成是一个可以看成是一个比较特殊的,有线性约束的,0-1规划问题。在数学中还有很多其他特殊的问题,比如指派问题。指派问题可以看成是更特殊的多个背包问题(很多个背包求优,每个背包只能装一样物品)。基本指派问题一般可以描述为有n个任务n个人。要求为n个任务分配给指定的人来完成。并且在这种基本情况下,人和任务需要是一一对应的关系。不能有重复,不能出现两个人做同一个任务,或者一个人同时做两个任务的情况。(这些情况也属于指派问题的范畴,但属于更加复杂的情况,今天就不做讲解)。指派问题已经有了明确可解的算法,也就是我们大家都知道的匈牙利算法。同样的,这个问题也可以使用模拟退火来解决。今天我们就使用模拟退火算法来为大家演示,如何在指派问题进行优化?

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    【经典书】实用数学优化:基本优化理论与基于梯度的算法

    来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。 本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。介绍了优化的基本原理,重点介绍了基于梯度的数值优化策略和算法,可用于求解光滑和有噪声的不连续优化问题。还注意到函数求值的困难和存在多个最小值,这往往不必要地抑制了基于梯度的方法的使用。这第二版介绍了仅梯度优化策略的进一步改进,以处理目标函数中的不连续。新的章节讨论了代理模型的构造

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