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禁忌搜索算法通俗讲解版

禁忌搜索(Tabu Search 简称TS)算法本质上来说属于一种改进的局部搜索(Local Search 简称LS)算法。不同于LS，TS具有“记忆”功能，即记录每次搜索过程中的算子，这就是所谓的禁忌对象：交换算子：交换两个元素位置逆转算子：逆转两个位置之间的元素……并将记录的算子赋予一定的值，使得在接下来一段迭代搜索过程中，该算子不能被重新使用，这就是所谓的禁忌长度，而禁忌对象加上禁忌长度就构

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原创点赞1 阅读4507 收藏0 评论0 2021-03-25

变邻域搜索算法通俗讲解

文章目录：1.VNS基本知识1.1.邻域结构1.2 VNS操作流程2.代码实例 1.VNS基本知识变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search简称VNS）属于一种局部搜索算法。顾名思义，变邻域搜索是指通过改变邻域结构来达到搜索得到近优解的过程。VNS基于以下2个事实：A local minimum w.r.t. oneneighborhood structure is

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原创点赞0 阅读3648 收藏0 评论0 2021-03-25

大规模邻域搜索算法（LNS）通俗讲解

今天小编为大家讲解大规模邻域搜索(Large NeighborhoodSearch 简称LNS)算法，接下来小编不绕弯子直奔主题，LNS实质上是通过交替使用destroy和repair两个方法逐步改善初始解。那么究竟什么是destroy，什么是repair，这两个方法究竟怎么使用，别着急且听小编慢慢道来：destroy顾名思义是“毁坏”的意思，repair是“修复”的意思。小编还是以5个城市的TS

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原创点赞0 阅读4592 收藏0 评论0 2021-03-25

模拟退火算法通俗讲解

目录1. 模拟退火算法基本概念2. 模拟退火算法基本流程3. 遗传模拟退火算法matlab代码1. 模拟退火算法基本概念自然凝结的、不受外界干扰而形成的晶体拥有整齐规则的几何外形。那么从液态到固态，晶体分子是如何从杂乱无章的状态转变为排列极为整齐的状态呢？分子之间是如何“寻优”，找到“最优解”的呢？模拟退火（simulated annealing,SA）的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般

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原创点赞0 阅读666 收藏1 评论0 2021-03-25

VNS（变邻域搜索算法）求解CVRP问题

本文数学模型部分参考《求解CVRP的改进量子遗传算法研究》1.CVRP及数学模型1.1 带容量的车辆路径问题描述带容量约束的车辆路径问题描述为：有一个车场，共有Ｋ辆车，每辆车的最大载重为Q，这些车辆为L个客户服务，客户i的需求为qi，每个客户可由任一辆车进行服务，但只能被一辆车服务一次，每辆车服务完后必须返回原车场。其目标是找到一个合适的车辆调度方案，在满足客户需求的同时使车辆的运输成本最低。1

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原创点赞1 阅读689 收藏0 评论0 2021-03-25

关键路径法

回到宿舍，先开电脑，再上厕所。小伙伴们看到这里，是不是以为小编疯了，然而小编精神抖擞，还在为各位小伙伴写推文。今天小编为大家讲解进度分析的一种“工具”：关键路径法。关键路径法（CriticalPath Method）是在进度模型中，估算项目最短工期，确定逻辑网络路径的进度灵活性大小的一种方法。文章目录如下：1 前导图法2 活动（节点）3 关键路径法 3.1 关键路径选取 3.2 计算

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原创点赞0 阅读306 收藏0 评论0 2021-03-25

遗传算法求解车间调度问题（附MATLAB代码

今天小编为大家讲解遗传算法求解车间调度问题。小编最开始接触的智能优化算法就是遗传算法，刚开始学习的时候小编查阅了网上各种讲解遗传算法的教程，最后还借了一本关于遗传算法的书籍，现在想想当时是多么的蠢，网上看教程的时候看了各种概念、各种流程和各种改进方法，看了一段时间依然是不会用，于是小编痛定思痛，买了一本《MATLAB 智能算法30个案例分析》的书籍（注意小编不是为这本书做广告），最主要的是这本书里

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原创点赞0 阅读1402 收藏0 评论0 2021-03-25

监督学习与无监督学习

一、监督学习监督学习指学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程。根据在学习过程中所获得的经验、技能，对没有学习过的问题也可以做出正确解答，是监督学习的最终目标。简单来说，就是输入对象有明确期望输出值的学习过程。以人工神经网络算法为例，输入输出根据实际生产情况确定。为探寻转化原因，我们在输入层与输出层之间设置至少一层的隐含层，数据在层与层之间靠权重传递。我们训练输入层、

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原创点赞0 阅读574 收藏0 评论0 2021-03-25

混合粒子群算法通俗讲解（附MATLAB代码）

今天小编为大家讲解粒子群算法（PSO），还是和往常一样，我的目的是为了带领大家快速入门，是为了让大家在最短的时间内上手粒子群算法。首先讲一下PSO算法的思想，还是由一个很常规的例子引入：设想一群鸟在随机搜索食物，已知在这块区域只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪，但它们能感受到当前的位置离食物有多远，那么找到食物的最优策略是什么呢？搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域，根据自己的飞行经验判断食物的所

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原创点赞0 阅读1309 收藏0 评论1 2021-03-25

蚁群算法通俗讲解（附MATLAB代码）

今天小编与大家聊聊蚁群算法，蚁群算法一个显著的特点是蚂蚁在经过路径后会释放信息素，蚂蚁之间能够相互感知彼此的信息素，如果某一段路径的信息素浓度高，则说明有大量的蚂蚁经过此路径，也就说明该条路径可能是“较好的”，正在纠结选择哪条路走的蚂蚁，会以大概率参照以前蚂蚁所走的路径而走那条“较好的”路径（既然是大概率，就说明还有小概率选择不走“较好的”路径，小编认为这里的思想和“轮盘赌”的思想差不多），按照此

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原创点赞0 阅读1810 收藏0 评论0 2021-03-25

基于粒子群算法的多目标搜索算法讲解（附MATLAB代码）

上周有小伙伴后台问小编能否讲解一下关于多目标优化问题的算法，本周小编做足了功课，为大家更新这篇推文。在讲解多目标优化问题之前，小编想先讲一个小故事，说有一位女生，她想每天都吃好多好吃的，同时又想保持好身材，我们都知道这在现实生活中很难实现的。这其实可以抽象为一个实际问题模型，如何保证每天摄入食物最多，且体重最小，比如说女生1每天摄入2kg食物，体重50Kg；女生2每天摄入2Kg食物，体重52Kg；

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原创点赞0 阅读1766 收藏0 评论0 2021-03-25

数据预处理入门-第1节

机器零件的产生，要在把矿石冶炼成铁锭的基础上，再进行进一步加工，才能得到机器零件。在数据挖掘中，数据预处理就对应把矿石冶炼成铁锭的过程。数据预处理是把无法直接用于分析的脏数据进行数据清洗、数据转换、数据采样、数据标准化等操作。解决实际问题时，数据预处理可能要花费完成整体过程的70%的精力，是数据挖掘中最重要的步骤之一。一、数据缺失问题缺失原因1.客观原因：体检设备坏了，整行整列缺失2.数据未被提供

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原创点赞0 阅读442 收藏0 评论0 2021-03-25

[DM]数据预处理-PCA主成分分析2（附MATLAB代码）

我们在进行数据分析时，往往会发现数据具有很多种属性，比如某类型饼干的口味、加工方式、保质期、价格、购买人群等等。每一种属性就代表该数据在某一维度上的数值。多维度的数据无疑会增加数据的准确性与可靠性，但也给我们的计算带来麻烦。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的数据分析方法，通常用于提取数据的主要特征分量，从而完成对高维数据进行降维的过程。PCA

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原创点赞0 阅读877 收藏0 评论0 2021-03-25

一种构造CVRP问题初始解的启发式方法

今天小编为大家讲解一种构造CVRP（容量受限的车辆路径问题）的启发式方法。什么是CVRP问题，不太了解的小伙伴可以看一下VNS（变邻域搜索算法）求解CVRP问题这篇文章。首先说一下思路，构造CVRP问题启发式方法，最著名的莫过于Clark and Wright在1964年提出的方法——节约算法。在这里我们以solomon算例种的c102算例为例进行讲解。设顾客数量为n，每辆车容量为200，0代表配

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原创点赞0 阅读368 收藏0 评论0 2021-03-25

一种构造CVRP问题初始解的启发式方法续集（附matlab代码）

先说点题外话，小编今天上午看到老詹受伤的那一瞬间都没心情写代码了，还好伤不大，小编才有心情继续更新未完成的代码。（文末放上这次NBA全明星投票链接，各位小伙伴如果喜欢NBA，可以给自己喜欢的球星投上宝贵的一票）下午小编终于把上篇推文（一种构造CVRP问题初始解的启发式方法）未完成的matlab代码完成了，小编先帮大家回忆一下上篇推文CW节约算法构造CVRP问题初始解的流程。小编使用的是solomo

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原创点赞0 阅读230 收藏0 评论0 2021-03-25

[DM]数据预处理-LDA线性判别分析3（附MATLAB代码）

今天小编为大家讲解数据预处理中的LDA线性判别分析。线性判别分析(Linear Discriminate Analysis,LDA)是一种特征抽取的技术，用以提高数据分析过程中的计算效率。我们在主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)中将数据点进行降维时，考虑的是将数据整体向某一方向投影。但数据内部有类别标签时，PCA可能就显得不那么出色了。如下图。虽然我们也

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原创点赞0 阅读794 收藏0 评论0 2021-03-25

NSGA-II多目标优化算法讲解（附MATLAB代码）

小编今天为大家讲解NSGA-II多目标优化算法，提到多目标优化，大家可能第一个就想到NSGA-II算法，今天小编就带领大家解开NSGA-II的神秘面纱。NSGA-II全称是快速非支配排序遗传算法，这个算法的精髓体现在“快速非支配排序”这7个字上，那么究竟什么是“快速非支配排序”，NSGA-II是如何实现“快速非支配排序”的呢？各位先别急，且听小编慢慢道来，在基于粒子群算法的多目标搜索算法讲解（附M

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原创点赞1 阅读4416 收藏0 评论0 2021-03-25

CW节约算法构造VRPTW初始解（附MATLAB代码）

前几天有小伙伴后台问我能不能写一个求解VRPTW问题的代码，我想了一下，还是在一种构造CVRP问题初始解的启发式方法续集（附matlab代码）这篇文章写的代码基础上修改，注意小编同样只是构造VRPTW的初始解，后续如何对初始解进行优化，小编还需琢磨一段时间。VRPTW与CVRP的区别就是配送中心与顾客都有明确的时间窗的要求[ai,bi]，其中ai表示配送中心或顾客允许最早开始服务时间，bi表示配送

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原创点赞0 阅读2108 收藏0 评论0 2021-03-25

[DM]分类-贝叶斯分类

一、贝叶斯定理我们高中学过条件概率，后验概率表示在事件B发生的情况下事件A发生的概率。通常，事件A在事件B发生的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而这两者有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。贝叶斯定理表达式：举一个用贝叶斯公式求后验概率的简单例子，大家可能会很熟悉：某射击训练中，射手甲的命中率是0.6，P(甲)=0.6，射手乙的命中率是0.5，P(乙)=0.5。现

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原创点赞0 阅读804 收藏0 评论0 2021-03-25

[DM]分类-决策树

一、决策树所谓决策树，就是自顶而下树形的结构，每一个节点都是一个属性。用决策树解决问题就是根据数据属性一层一层做决策的过程好处：结构清晰，模仿人类思考的流程。以下为某商品经过推销后，收集回来的客户信息，包括居住地区、住房类型、收入、是否老客户四种属性，最后一列代表该客户买没买。1.用树状的结构表示上面的信息表格，我们能分析出那些规律？① 住在农村的客户都买了；② 住在郊区的低收入人群比高收

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原创点赞0 阅读544 收藏0 评论0 2021-03-25

[DM]分类-神经网络

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原创点赞0 阅读432 收藏0 评论0 2021-03-25

[DM]分类-支持向量机

文章目录一、间隔margin最大化二、线性问题求解三、非线性问题求解四、matlab实现五、Soft Margin支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。分割的前提是样本已经进行过分类，有各自的样本标签。SVM处理线性不可分问题时，将数据点从低维度空间

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原创点赞0 阅读460 收藏0 评论0 2021-03-24

大规模邻域搜索（LNS）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）（附MATLAB代码）

本文引用Shaw P. Using Constraint Programming and Local Search Methods to Solve Vehicle Routing Problems[M]// Principles and Practice of Constraint Programming — CP98. 1998.刘小兰, 郝志峰, 汪国强, et al. 有时间窗的车辆路径问

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原创点赞0 阅读1382 收藏0 评论1 2021-03-24

[DM]聚类

文章目录一、聚类的基本概念二、K-means聚类三、基于模型的聚类四、按密度聚类五、matlab实现一、聚类的基本概念物以聚类，人以群分，相似的东西会被安排在一起。聚类就是把相似的一类事物找到一起。聚类与分类不同，聚类之前数据样本并没有标签，学习过程完全靠数据驱动，是一种无监督学习。相似的一类样本叫做一簇，簇内部元素相对接近，簇与簇之间元素差异较大。如下图：因为聚类是一种无监督学习，所以聚类结

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原创点赞0 阅读545 收藏0 评论0 2021-03-24

[DM]关联规则

文章目录一、支持度与置信度二、关联规则误区与注意事项三、Apriori算法四、序列模式关联关联规则分析就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。“啤酒与尿布”的例子相信很多人都听说过吧，故事是这样的：在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象，尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大

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原创点赞0 阅读337 收藏0 评论0 2021-03-24

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原创点赞0 阅读239 收藏0 评论0 2021-03-24

[DM]推荐算法

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原创点赞0 阅读283 收藏0 评论0 2021-03-24

[DM]集成学习

一、Bagging二、基于决策树的Bagging：RandomForests，RF三、Boosting四、Adaboost这是DM数据挖掘系列最后一篇推文，在这里感谢小编的室友连吃13碗提供的一系列推文手稿。在解决分类问题时，假如分类模型不够强大，对样本的分类结果就不会很理想。这时如果我们多找一些分类模型，让它们一起做决策，模型强度会不会高一点呢？集成学习就是把多种分类器按策略组合起来，并根据所有

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原创点赞0 阅读409 收藏0 评论0 2021-03-24

基于蚁群的二维路径规划算法（附MATLAB代码）

前一段时间有小伙伴问能否出一个机器人路径规划的推文，小编最近努力查资料，然后学习一些新知识，然后才动笔写这篇推文，不知道能不能达到那位小伙伴的期待。查阅了许多论文发现，机器人路径规划算法有太多太多，这里小编参考了上面提到的这本书，然后结合书中的代码，逐渐体会出二维路径规划的一些思想。废话不多说，接下来开始学习吧！路径规划算法就是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点、无碰撞地绕过所有障碍物的

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原创点赞0 阅读1546 收藏1 评论1 2021-03-24

免疫算法求解配送中心选址问题（附MATLAB代码）

本次推文为大家讲解免疫算法，隐约中记得一位小伙伴后台问我能否推出这样一篇推文，小编的参考资料很简单，依然是这本宝典。小编更新的推文都是一些最最基本的算法，解决的问题也是最最基本的问题。小编觉得算法的思想很重要，掌握住思想，无论问题怎么变，你都会自己定制出一份属于自己的代码。免疫算法其实和基本的遗传算法大同小异，具体的差异体现在对个体的评价、选择以及产生的方式不同。下面以书中的问题为例，来讲解免疫算

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原创点赞1 阅读1520 收藏0 评论1 2021-03-24

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