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1 禁忌搜索算法（广义邻域搜索算法）
1.1 核心思想：
产生一个当前解，用一定的方式产生它的邻域解，邻域解组成一个集合，称为候选解集。然后，在候选解集中选择最好的解与当前解进行比较。
1.2 特赦准则
考虑是否满足特赦准则：也就是解不受限于它的禁忌长度，只要满足特赦准则就可以从禁忌列表里面释放出来。继续参与正常的更新迭代。
1.3 禁忌属性：
可以禁忌完整的解，也可以禁忌解的部分向量，还可以禁忌某一目标值对应的所有解。
2 模拟退火算法
2.1 核心思想：
由当前状态产生一个新状态，然后比较一下当前状态与新状态。如果新状态比当前状态好：一定替换。如果新状态比当前状态差：以一定概率替换。
2.2 循环的设计
内循环：在一个温度下抽样很多次。外循环：不同温度下的抽样。
3 遗传算法
以种群的形式并行进行搜索。
3.1 重要操作：
根据问题，把问题空间转换为算法空间（编码工作） 问题评估，并计算适应值（解码）
3.2 编码原则：
- 编出的每一条染色体代表解空间的一个可行解。
- 根据编码规则编出的染色体能够代表解空间的所有解。
4 蚁群算法
在算法的进行过程中为蚂蚁构造路径（即在算法进行过程中才完成解的构造），而不是像之前直接就产生初始解。构造完每一条路以后，更新每条路上信息素的量。
5 广义邻域搜索算法构造要素
- 搜索机制选择：搜索框架；不同算法每一次迭代的做法不同
- 搜索方式选择：单个个体去搜索；群体去搜索
- 邻域函数设计：产生新状态
- 状态更新方式设计：更新公式
- 控制参数的修改准则和方式的选择：自适应参数设置
- 算法终止准则的设计：什么时候停？迭代次数；解多少代不改变；进入精度范围内；
6 优化算法性能评价指标
- 优化性指标：好，能不能找到最优解，每次算出来的解距离问题最优解有多近
- 时间性能指标：快
- 鲁棒性指标：稳，每一次运算结果是不是都很不错（鲁棒性指标在动态问题中比较常用）