现代优化计算方法结课作业—多维背包问题

现代优化计算方法终于结课了，分数差强人意(个人是不服气的！)。结课作业为多维背包问题，笔者用了基于贪婪算子的遗传算法，效果一般。数据百度云链接如下：
百度云链接 密码：oxwz
下附Java代码
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粒子群算法(PSO)简单复现

用粒子群算法求解一个简单函数的最小值，下附Java代码
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模拟退火算法(SA)解决TSP问题

题目的要求和数据和上一次一致，48个城市，对称性TSP问题，这次用的是SA算法，效果依旧不好。感觉课本上介绍的最基本的智能优化算法根本找不到最优解，需要对其中的算子进行富有创造性地改造（手动滑稽）。。。个人感觉优化就是一种玄学。
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背包问题

上次用的Java写的，存在很大的问题。这次用Python重新写了一下。
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绪论

1.旅行商问题（traveling salesman problem,TSP)

2.约束机器排序（capacitated machine scheduling）问题

3.时间复杂度分析

4.领域的概念

课程概况

1. 任课教师
   系统工程研究所：王大志
2. 课程结构
   一、绪论
   二、禁忌搜索算法
   三、遗传算法
   四、模拟退火算法
   五、粒子群优化算法
   六、蚁群优化算法
3. 参考书籍
   1.《现代优化计算方法（第二版）》 刑文训 谢金星 编著 清华大学出版社（几乎绝版，淘宝价格200左右，所以请各位同学自行解决）
   2.《智能优化方法》 汪定伟 编著 高等教育出版社 淘宝链接
4. 考评形式
   课程出勤：20%
   平时练习：20%
   项目报告：60%（初步定在18周周五之前上交） more >>