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柔性作业问题国内外学者研究非常多，也形成了大量标准测试数据，华中科技大学研究团队中在国际100多个FJSP的基准算例中取得突破，其中80%以上的问题都突破取得了最优解，以下是Brandimarte系列标准算例中的MK01示例，15个订单，6个设备，平均每个工序有2个设备可以加工。//Brandimarte MK01 表示算例，10个订单，6个设备，求最短完工时间：10 6 26 2 1 5 3 4
启发式搜索(Heuristically Search)又称为有信息搜索(Informed Search)，它是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的，这种利用启发信息的搜索过程称为启发式搜索。启发式算法的关键点在于如何构造启发函数，这是一个难点。为了让算法的性能优越，往往我们需要考虑让启发式函数符合两个特性——可容许性（admissible）和一致性（consis
基于蜣螂优化算法优化支持向量机的数据分类方法，DBO-SVM分类算法，完整matlab代码。
(流水车间调度 FSSP) NEH算法(优化后) c++源代码复现，时间复杂度从 O(mn^3) 降至了O(mn^2)
经过上一篇无形忍者-禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解（附python代码）的介绍，我们对带时间窗的车辆路径问题（VRPTW问题）已经有了一定的了解。另外经过这一篇无形忍者-OR-Tools-VRPTW带时间窗的车辆路径问题的介绍我们对ortools求解器也有了一定的了解，这篇文章是使用ortools的自带库来解决VRPTW问题的。但是实际工作中遇到的VRPTW问题更复杂，比如约束更
这篇文章提出了一种解决旅行商问题的新算法——NeuroLKH算法，该算法结合了深度学习和强大的传统启发式算法LKH。NeuroLKH算法的创新在于训练了稀疏图网络（SGN），其中，有监督学习边得分（edge scores），无监督学习节点惩罚值（node penalties）。基于SGN的输出，NeuroLKH创建了边的候选集（edge candidate set），并转换边的距离值来指导LKH的
本文综合考虑基于DNNs的应用响应时间、计算能耗和租用服务器的价格，使用启发式算法设计四种不同的任务卸载策略即基于终端设备的不卸载策略、基于云服务器的完全卸载策略、基于端云的部分卸载策略和基于端—边—云的多重资源卸载策略，同时综合粒子群算法和模拟退火算法提高算法的计算效率和计算结果的精准度。
然而，ESN的性能高度依赖于超参数的合理设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不适当的超参数配置会显著影响模型的预测精度和泛化能力。将NGO应用于ESN的超参数优化中，可以利用NGO的强大搜索能力，为ESN找到最佳的超参数配置，从而提升模型在时间序列预测、模式识别等任务上的表现。% 学习率（更新速度）
这篇博客分享了2024年全国大学生数学建模竞赛 (CUMCM) C题的解答思路，采用强化学习和启发式算法优化种植策略。作者详细介绍了代码结构、搜索空间优化和所用算法，并展示了简化的解题步骤和项目结构。希望通过这篇博客为其他参赛者提供参考，并邀请大家交流与合作。
粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的思想源于对鸟群觅食行为的研究，其核心思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。相较于遗传算法，粒子群算法具有收敛速度快、参数少、算法简单易实现的优点（对高维度优化问题，比遗传算法更快收敛于最优解），但是同样存在陷入局部最优解的问题。'''position -> 粒子位置velocity -> 粒子速度bes
利用启发式算法进行车间调度
大规模领域搜索(LNS)求解旅行商问题TSP，python代码实现
本资源提供了《数据库系统概念（第 7 版）》课后作业题的参考解答，涵盖了 SQL 语句、范式和 ER 图等内容。它是一个宝贵的资源，适合正在学习数据库系统概念的学生和希望复习相关知识的专业人士。本资源旨在成为学习数据库系统概念过程中的有力助手，让您可以更有效率地学习和应用这些知识。
NSGA-II（python实现）--最全注释，痴呆能懂--
Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) 算法是一种元启发式算法，用于解决组合优化问题。ALNS 算法结合了离散优化中的邻域搜索和元启发式算法的特点，能够有效地应对各种复杂的优化问题。ALNS 算法的核心思想自适应大领域搜索的核心思想是：破坏解、修复解、动态调整权重并选择（自适应）。通过设计多组破坏算子和修复算子，扩大解空间搜索范围，对当前解进行改进，表
如果你只是想使用GA解决问题，下面的内容就不用看了，效果不好就调参或者改进吧。考虑存在朋友仅想阅读代码，这里我附一下GA的代码供学习参考。下图所示的栅格图即为上文的栅格数据文件对应的图，左上角栅格坐标为[0,0]，向下y增大，向右x增大。所以右下角为[19,19]。PS: 注意，Map.data本质上是基于numpy的0-1矩阵。下面为某地图文件内容，数字位置与栅格图的黑白栅格一一对应。最后，祝后
本文章知识来自于微信公众号“数据魔术师”，侵删。感谢“数据魔术师”团队。上一篇文章介绍了TSP问题、分支定界法、one-tree算法，有兴趣可以返过去看一下。分支定界法解TSP问题（one-tree算法定界）附java代码还有一篇文章介绍了匈牙利算法，有java代码。本文代码在运用匈牙利算法分支定界时，会调用这其中的代码。匈牙利算法解指派问题（Java代码）TSP问题转化为匈牙利算法可解的形式将T
\(\Sigma\)是一个\(m\timesn\)的对角矩阵，对角线上是\(A\)的**奇异值**，其余位置为零。奇异值是\(A\)的特征值的平方根。-**SVD分解**：使用`numpy.linalg.svd`对矩阵\(A\)进行奇异值分解，得到\(U\)、\(S\)、\(V^T\)。-\(V^T\)是一个\(n\timesn\)的正交矩阵的转置，其行向量称为矩阵\(A\)的**右奇异向量**。
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