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    1 互斥(矛盾)约束

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    2 多中选一的约束

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    3 逻辑关系约束

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    4 分支界定法

    4.1 松弛问题

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    4.2 分支定界法步骤

    求解对应的松弛问题,可能会出现下面几种情况:

    (1)如果所得的最优解的各分量恰好是整数,则这个解也是原整数规划的最优解,计算结束。

    (2)如果松弛问题无可行解,那么原整数规划也无可行解,计算结束。

    (3)如果松弛问题有最优解,但是其各分量不全是整数,则这个解不是原整数规划的最优解,转下一步。

    (4)定界:把满足整数条件各分支的最优目标函数值,作为上(下)界,用它来判断分枝是保留还是剪枝。

    (5)剪枝:把那些子问题的最优解与界值比较,凡是不优或者是不能更优的分枝全剪掉,直到每个分枝都查清为止。

    参考

    分支定界法(matlab实现)_matlab_qq_43271202的博客-CSDN博客blog.csdn.net
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    整数规划--分支定界法的Matlab实现_matlab_weixin_43499182的博客-CSDN博客blog.csdn.net
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  • 一般迷宫的路径规划

    2021-01-12 21:12:50
    路径规划用于但不限于机器人、遥测、航空航天和医疗应用。...一般迷宫的求解问题已经有了大量的研究,但是本文的贡献是将蚁群优化扩展到迷宫路径规划中,为神经网络的应用创造了一个新的机会,并在A..

    路径规划用于但不限于机器人、遥测、航空航天和医疗应用。路径规划的目标是在避开障碍物的同时,确定从起始点到目的地的路径。由于时间、地形、速度限制和许多其他因素都会影响路径的最佳性,因此这条路径可能并不总是最短的。然而,在本文中,路径的长度、计算时间和平滑度是唯一被考虑的约束,路径的长度是最重要的。有多种算法可以用于路径规划,但蚁群优化(ACO)、神经网络和A*将是本文研究的算法。一般迷宫的求解问题已经有了大量的研究,但是本文的贡献是将蚁群优化扩展到迷宫路径规划中,为神经网络的应用创造了一个新的机会,并在A*算法中加入了鸟瞰图。

    本文所使用的蚁群优化算法能够找到一条通向目标的路径,但与本文所讨论的神经网络和A*算法相比,需要更长的计算时间。本文使用Hopfield型神经网络传播能量来创建场景,并使用梯度下降来寻找距离最短的路径,但是本文修改了场景的创建方式,以防止神经网络陷入局部极小。最后一个贡献是将鸟瞰图应用到A*算法中,以了解更多有关环境的信息,这有助于创建更短、更平滑的路径。

    1. 引言

    2. ACO文献回顾

    3. ACO具体实现

    4. 神经网络文献回顾

    5. 神经网络具体实现

    6. A*文献回顾

    7. A*具体实现

    8. 结论

    完整资料获取:https://ai.52learn.online/9288

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机会约束规划求解