模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)及微优化(入门)

模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种启发式搜索算法,常用于解决优化问题。
该算法以概率的方式搜索问题的解空间,并在搜索过程中逐渐降低温度,从而有助于找到全局最优解。模拟退火算法的基本原理如下:

  1. 初始化:随机生成一个初始解。
  2. 迭代过程:
    • 生成一个新解,这个新解通过一定的方法从当前解中产生,例如随机变动。
    • 计算新解的代价(成本)。
    • 如果新解的代价更低,则接受新解;否则,根据一定的概率决定是否接受新解。
    • 降低温度。
  3. 重复步骤2,直到达到结束条件(例如达到一定的迭代次数或温度达到阈值)。

下面是一个简单的模拟退火算法的Python实现示例,这里以求解一个简单的函数最小值问题为例:

import math
import random

# 目标函数
def objective_function(x):
    return x**2

# 初始解
initial_solution = random.uniform(-10, 10)

# 模拟退火参数
temperature = 1000
cooling_rate = 0.99

# 迭代次数
max_iterations = 1000

# 模拟退火算法
current_solution = initial_solution
current_cost = objective_function(current_solution)
for i in range(max_iterations):
    
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值