一般情况下，目前还没有好的办法。

要是这个问题能解决，肯定是划时代的、里程碑式的

很多关于NP-hard问题的研究也就没有太大意义了

引用回帖:

2楼: Originally posted by Mr__Right at 2017-01-16 10:41:56
一般情况下，目前还没有好的办法。

要是这个问题能解决，肯定是划时代的、里程碑式的

很多关于NP-hard问题的研究也就没有太大意义了

我这个其实用的是最简单的粒子群算法，不是它的各种改进的方法，编程用for循环也可以实现，我用for循环得到的最优解和用离子群是一样的，这样能不能证明没有陷入局部最优？谢谢！

引用回帖:

3楼: Originally posted by crasting at 2017-01-16 10:47:49
我这个其实用的是最简单的粒子群算法，不是它的各种改进的方法，编程用for循环也可以实现，我用for循环得到的最优解和用离子群是一样的，这样能不能证明没有陷入局部最优？谢谢！...

不能。

引用回帖:

4楼: Originally posted by Mr__Right at 2017-01-16 11:02:27
不能。...

1：为什么for循环的结果不能证明？
2：这是我投稿的一篇文章里审稿人提的，问是否陷入局部最优解？我该如何回答呢？

谢谢

引用回帖:

5楼: Originally posted by crasting at 2017-01-16 11:10:36
1：为什么for循环的结果不能证明？
2：这是我投稿的一篇文章里审稿人提的，问是否陷入局部最优解？我该如何回答呢？

谢谢...

一般情况下没有办法。

但是，针对特定的问题就不一定了。

我没看过你的问题。不知道你该如何回答。

因为这两种有一定随机性，一般我会换变量域和多次寻优

引用回帖:

7楼: Originally posted by duyacnmm at 2017-01-17 00:17:44
因为这两种有一定随机性，一般我会换变量域和多次寻优

您好！非常感谢您的回复！不过仍有几个问题想要请教：
1：换变量域的问题，寻优时变量域的范围不是已经固定了吗？就是要在这个范围内去寻找满足适应度函数的变量最优解？所以如何更换变量域呢？
2：多次寻优的问题，进行多次寻优时，是会改变一些寻优算法的参数再进行吗？

再次感谢
，