现代优化算法介绍培训材料.pptVIP

现代优化算法简介;最优化问题模型;组合优化问题优化模型;组合优化问题 ;经典的计算方法;传统运筹学面临新挑战;1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） ;背 景;启发式计算方法;启发式算法_优点;启发式算法_不足;可应用那些问题;当前进化算法新进展;生物启发式优化方法;遗传算法;遗传算法;神经计算;神经计算;模糊逻辑;其它生物启发式计算技术;群体智能（Swarm Intelligence）;A;轨迹更新:;生物社会学家E.O.Wilson指出：“至少从理论上，在有哪些信誉好的足球投注网站食物过程中群体中个体成员可以得益于所有其他成员的发现和先前的经历。当食物源不可预测地零星分布时，这种协作带来的优势是决定性的，远大于对食物的竞争带来的劣势。”;避免碰撞 速度匹配 中心聚集;鸟群觅食模型;谢谢大家