动态优先权的进程调度算法模拟.doc

动态优先权进程调度算法模拟.doc

对于vrp求解的一些常用算法，主要是遗传算法，禁忌算法，模拟退火算法

在管理科学、计算机科学、分子物理学和生物学以及超大规模集成电路（VLSI）设计、代码设计、图象处理和电子工程等科技领域中，存在着大量组合优化问题。其中许多问题如货郎担问题、图着色问题、设备布局问题以及布线问题等，至今没有找到有效的多项式时间算法。这些问题已被证明是 NP 宪全问题。
用最优算法如线性规划求 NP 完全问题的最优解，需要问题规模的指数阶时间，在问题规模增大时，往往由于计算时间的限制而丧失可行性。用近似算法如贪心法求解 NP 完全问题，在多项式界的时间里，只能给出近似最优解。
本章介绍组合优化问题和计算复杂性理论的基本概念，并结合几个组合优化的 NP 完全问题实例，介绍其近似算法。 最后，在引入邻域结构概念的基础上，介绍一种通用的近似算法——局部搜索算法。


城市TSP问题优化对比蚁群算法和模拟退火算法matlab2021a仿真测试。 m=50; %m 蚂蚁个数 Alpha=1; %Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta=5; %Beta 表征启发式因子重要程度的参数 Rho=0.1; %Rho 信息素蒸发系数 NC_max=180; %最大迭代次数，这里设置为180，参考了遗传退火算法的执行迭代次数，控制变量 Q=100; %信息素增加强度系数

基于模拟退火算法算法计算中国地图旅游最优路线规划效果，matlab2021a仿真测试。

针对旅游景区路径规划问题的复杂性，将景区路径分为全景区图和子景区图，并归为同一问题解决。提出一种改进蚁群算法，设计繁殖蚂蚁、视觉蚂蚁和普通蚂蚁，各类蚂蚁按各自规则遍历；蚂蚁遍历完所有景点，求出最佳行程MIN，并根据约束条件对符合要求的路径上的信息素进行更新；再结合模拟退火算法，在每个状态对蚁群行程进行舍取，重复迭代，最终获得全局最优解。仿真实验结果表明,该方法在景区路径规划中表现出良好的稳定性和高效性。

这篇文章主要介绍了python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现 ,非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下 一、递归原理小案例分析 （1）# 概述 递归：即一个函数调用了自身，即实现了递归 凡是循环能做到的事，递归一般都能做到！ （2）# 写递归的过程 1、写出临界条件 2、找出这一次和上一次关系 3、假设当前函数已经能用，调用自身计算上一次的结果，再求出本次的结果 （3）案例分析：求1+2+3+…+n的数和# 概述 ''' 递归：即一个函数调用了自身，即实现了递归 凡是循环能做到的事，递归一般都能做到！ ''' # 写递归的过程 ''' 1、写出临界条件 2、找出这

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