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很成问题的研究策略
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博主多年来都利用智能优化算法研究生产调度等组合优化问题，由于智能优化算法种类很多，从最早的遗传算法，到禁忌搜索、模拟退火、蚂蚁算法、粒子群算法、差分进化、分散搜索等，从遗传算法开始，每出现一个新的智能算法都会引起一轮新的研究高潮，例如蚂蚁算法对组合优化问题比较有优势，在连续优化方面优势不大，可有人偏偏要研究一番，而粒子群优化天生适合连续优化，有人一定要将其应用于组合优化，博主就利用粒子群做个几篇生产调度方面的论文，差分进化也是这样的，比较适合连续优化。
很多人利用智能优化算法，不从问题本身特点出发，也不结合各算法自身的优势和特点，比较盲目地应用这些算法去解决自己领域内的问题。这种现象不仅国内常见，国外也很多。打过不雅的比方，每个新算法像个玩物，一旦引起了众人的注意，大家都去玩它，直到把它搞烂为止，几年后，这个算法被人玩腻了，被人丢弃在一旁。这个过程中，多少研究是无效和无益的，这种研究策略要不得。
https://wap.sciencenet.cn/blog-201176-225744.html
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很多人利用智能优化算法，不从问题本身特点出发，也不结合各算法自身的优势和特点，比较盲目地应用这些算法去解决自己领域内的问题。这种现象不仅国内常见，国外也很多。打过不雅的比方，每个新算法像个玩物，一旦引起了众人的注意，大家都去玩它，直到把它搞烂为止，几年后，这个算法被人玩腻了，被人丢弃在一旁。这个过程中，多少研究是无效和无益的，这种研究策略要不得。
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