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[进展]经过多年反复试验、验证终于取得了问题求解的一项小突破: 王东 2018-5-30 09:13; 复合初试边集化简启发贪心策略取得良好效果，建立贪心策略所需数据结构以及实施贪心过程求解200节点以内问题时间已经缩减至秒级，目前正在着手进行200-1000个节点问题的试算。这种方法得益于所建立的贪心策略所需的数据结构，使得贪心过程单次探测发现一条环路即为全局最优解。整个计算思路与0-1背包问题先 ...; 个人分类: 科研资源|2444 次阅读|没有评论

现在看MPI很有味儿道，忙着实验群智能的计算效能: 王东 2013-4-1 21:31; 说来还真是羞答答的，群智能和组合优化搞了一段时间，竟然找个堂而皇之的借口放置一边，现在为云所动结果不尽人意，划拉出来MPI品味儿了两三周，速度真格比之前的Hadoop更适合HPC，真想建立起来一个群智能的分布计算，目前只是简单的分布计算; 个人分类: 其他|4866 次阅读|没有评论

[感悟]智能算法研究中有些小小的感悟: 王东 2011-11-2 19:58; 这两天调试一种基于遗传算法框架的多旅行商问题混合求解策略，遗传算法中目前还不好使用交叉算子，仅保留了遗传算子，针对问题的特点设计了一些常规操作，结果意想不到的事情出现了，原本非常简单的单点交叉操作居然显示出了比较强的优化效果，测试了很多TSPLIB95中的实例，进化不到十代基本已经能够稳 ...; 个人分类: 其他|5479 次阅读|没有评论

[原创]求解多旅行商问题的一种混合算法: 热度 2 王东 2011-10-29 15:07; 本算法采用了K-Means先进行分类，然后利用边集化简策略都所有子类问题进行化简，再利用Branch-and-cut算法对子问题分别求解，由于Branch-and-cut算法本身属于精确算法，虽然经过了本人研究和设计改进，子问题规模仍不能超过200各城市，其他无具体要求。附上求解724个城市、5个旅行商的计算效果图。 ...; 个人分类: 试算工具|10871 次阅读|4 个评论热度 2

繁杂的事务工作太多了，研究共有有所荒废，继续拾起这项工作: 王东 2011-9-25 14:47; 有愧于关注过我的博客的朋友们，将继续努力，将研究工作继续; 个人分类: 其他|5126 次阅读|没有评论

[原创]目前合作研究多旅行商问题，放上一算例望得到指正: 热度 3 王东 2010-4-15 17:22; 最近合作研究多旅行商问题，现在把起步阶段的研究结果放上一个算例，以期和同行交流。算例为rat783，10个旅行商的一次运行结果。目前建立的试验环境是闭合类型问题的，结合了一些前期研究中积累的单人TSP问题的计算成果，目前没有多少可借鉴和对比的成果，所以，放在这里希望能和大家交流。 ...; 个人分类: 科研资源|8664 次阅读|8 个评论热度 3

DOS下使用U盘: 王东 2010-4-15 17:06; 下载Mhairudos.zip并从中提取Di1000dd.sys文件备用；下载Kxlrw40an.exe从中提取RAMFD.SYS、USBCD.SYS和Usbaspi.sys文件备用；把上述文件放到DOS目录下，然后修改DOS的CONFIG.SYS文件，增加以下2行语句： device=C:DOSusbaspi.sys device=C:DOSdi1000dd.sys 上述 ...; 个人分类: 科研资源|6936 次阅读|没有评论

[思考]什么是科学研究？－－首先要领会问题的实质: 热度 1 王东 2009-9-21 07:56; 最近看了一些如何高效率求解旅行商问题的文章，颇有感慨！有些作者虽然明白旅行商问题是什么，但没有弄清楚计算旅行商问题时国际公约性的要求，其中最为典型的是笼统认为旅行商问题中两点之间的距离计算都是二维欧氏空间的两点之间距离的计算方法，这是个简单而本质性的错误。下面是Concorde求解器给出 ...; 个人分类: 科研资源|6595 次阅读|2 个评论热度 1

[网络资源]蚁群优化算法源代码: 王东 2009-9-14 12:35; Public Software 其中包括Thomas Sttzle的开源系统，我也是在这个系统基础上做了一点儿工作，该开源算法包概要描述如下： This software package provides an implementation of various Ant Colony Optimization (ACO) algorithms applied to the symmetric Traveling Salesman Probl ...; 个人分类: 科研资源|7686 次阅读|没有评论

[网络资源]The CMA Evolution Strategy: 王东 2009-9-14 11:04; The CMA Evolution Strategy The CMA-ES ( C ovariance M atrix A daptation E volution S trategy) is an evolutionary algorithm for difficult non-linear non-convex optimization problems in continuous domain. The CMA-ES is typically applied to uncons ...; 个人分类: 科研资源|6819 次阅读|没有评论

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