使用禁忌搜索算法解决工程问题：AnsysWorkbench实例解析

"该资源主要介绍了侯选集合的概念和在ansysworkbench工程实例中的应用，同时结合数学建模，深入探讨了禁忌搜索算法的核心要素，包括候选集合的选择、禁忌对象和禁忌长度的设定、评价函数的构建、特赦规则的运用以及记忆频率信息的重要性。此外，还提及了线性规划在解决实际问题中的应用，特别是G.B.Dantzig的单纯形方法对于线性规划发展的影响。资源包含了多个数学建模算法的PDF文档，覆盖了从线性规划到现代优化算法的各种主题。" 在ansysworkbench工程实例中，侯选集合是一种用于优化过程的关键概念，它是由邻域中具有最优目标值或评价值的元素组成的集合。在优化过程中，候选集合的构建通常涉及从邻域中选择最佳的邻居，以逐步接近全局最优解。这通常需要一个评价函数来衡量每个候选元素的优劣，比如直接使用目标函数或者设计特定的评价指标。 禁忌搜索算法是一种优化策略，旨在避免陷入局部最优，它包括以下几个核心组成部分： 1. **禁忌对象**：在算法执行过程中，某些操作或元素会被禁止在一段时间内再次被选中，这些元素就是禁忌对象。它们被放入禁忌表中，通过设定禁忌长度（禁止选取的迭代次数）来控制其不可选的状态。 2. **禁忌长度**：禁忌长度决定了元素被禁用的迭代步数，可以是固定值或与邻域大小相关的动态值。它的选择对算法性能有很大影响，需要平衡探索新解和维持多样性之间的关系。 3. **评价函数**：评价函数用于比较候选集合中的各个元素，选择最有利的元素进行下一步操作。它可以基于目标函数或其他间接度量标准。 4. **特赦规则**：当所有候选对象都被禁忌，或者解禁某个对象能显著提高目标函数值时，特赦规则允许违反禁忌，让这些对象重新进入考虑范围，以保持算法的全局探索能力。 5. **记忆频率信息**：在算法运行过程中，记录某些信息（如目标值的频率）能够帮助改进算法效率，比如根据频率动态调整禁忌长度，或者在目标值频繁出现时提前结束计算。 资源中提供的PDF文档系列涵盖了广泛的数学建模算法，从线性规划到现代优化方法，这些工具和理论在解决实际工程问题时非常有用。线性规划，尤其是G.B.Dantzig提出的单纯形方法，因其在理论上的完备性和实践中的高效性，成为解决资源配置和经济效益优化等问题的常用工具。随着计算机技术的发展，线性规划的应用范围不断扩展，成为现代管理决策中的关键方法。