模拟退火

本文介绍了一个使用模拟退火算法解决特定数学问题的方法。该问题是寻找给定椭球上距离原点最近的一点。通过设定初始解并逐步迭代优化,最终找到满足条件的最优解。

题目链接
题意:给出椭球的6个参数,求椭球上一点,到原点的距离最短。
别人讲的模拟退火

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const double inf=0x3f3f3f3f;
const int maxn=1e4+10;
const double eps=1e-8;
const double cooling=0.99;//降温速度
double a,b,c,d,e,f;
int dx[10]={0,0,1,1,1,-1,-1,-1};
int dy[10]={1,-1,0,-1,1,0,-1,1};
double get_dis(double x,double y,double z)//计算到原点的距离
{
    return sqrt(x*x+y*y+z*z);
}
double get_z(double x,double y)//根据x和y计算z的值
{
    double C=a*x*x+b*y*y+f*x*y-1,B=e*x+d*y,A=c;
    double s=B*B-4*A*C;
    if(s<0) return inf;
    double z1=(0-B+sqrt(s))/(2.0*A);
    double z2=(0-B-sqrt(s))/(2.0*A);
    return fabs(z1)>fabs(z2)?z2:z1;
}
double solve()//模拟退火
{
    double step=1;//步长
    double x=0,y=0,z;
    while(step>eps)
    {
        z=get_z(x,y);
        for(int i=0;i<8;i++)//8个方向走
        {
            double nx=x+dx[i]*step;
            double ny=y+dy[i]*step;
            double nz=get_z(nx,ny);
            if(get_dis(x,y,z)>get_dis(nx,ny,nz))//找到更优解就更新
                x=nx,y=ny,z=nz;
        }
        step*=cooling;//退火
    }
    return get_dis(x,y,z);//返回最优解
}
int main()
{
    while(~scanf("%lf%lf%lf%lf%lf%lf",&a,&b,&c,&d,&e,&f))
    {
        printf("%.7lf\n",solve());
    }
    return 0;
}
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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