数学建模 现代优化算法
现代优化算法是20世纪80年代初兴起的启发式算法,包括禁忌搜索(Tabu Search),模拟退火(Simulated Annealing),遗传算法(Genetic Algorithms)和人工神经网络(Neural Network)等,主要用于解决各种实际应用问题.这些算法都有1个共同的目标:求NP-hard组合优化问题的全局最优解.但NP-hard理论限制它们只能以启发式的算法来求解问题.现代优化算法用于解决组合优化问题,如TSP问题(Traveling Salesman Problem)
