通俗理解模拟退火算法

最新推荐文章于 2025-03-21 10:29:13 发布
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#算法 #模拟退火算法

模拟退火算法是爬山算法的改进版，通过概率接受较差解来避免局部最优。在旅行商问题中，算法寻找使代价最小的路径。初始解经过一系列解空间移动，如节点交换，以概率决定是否接受新解，从而可能达到全局最优。

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模拟退火算法 

 

模拟退火算法是是爬山算法的改进算法，算法过程中是以一定的概率接受一个比当前解更差的解，故有可能跳出局部最优解从而达到全局最优解。更新解的情况如下：

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模拟退火算法通俗讲解
wenyusuran的专栏
05-02 1699
目录 1.模拟退火算法基本概念 2.模拟退火算法基本流程 3.遗传模拟退火算法matlab代码 1.模拟退火算法基本概念 自然凝结的、不受外界干扰而形成的晶体拥有整齐规则的几何外形。那么从液态到固态，晶体分子是如何从杂乱无章的状态转变为排列极为整齐的状态呢？分子之间是如何“寻优”，找到“最优解”的呢？ 模拟退火（simulated annealing,SA）的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法是一种通用的优化算法，其物理退火过程由加温过程、等...
模拟退火算法简单理解
丿回到火星去
01-22 5883
退火算法
传统的模拟退火算法（简单，有效，通俗易懂）
01-13
传统的模拟退火算法 模拟退火算法是20世纪80年代初期发展起来的一种求解大规模组合优化问题的随机性方法。它以优化问题的求解与物理系统退火过程的相似性为基础，利用Metropolis算法并适当地控制温度的下降过程实现模拟退火，从而达到求解全局优化问题的目的。 算法详细介绍及代码来源：http://www.cnhup.com
模拟退火算法的通俗理解
waterddd的博客
09-14 343
模拟退火算法实际上可以理解为是一个不断试错的过程，它的基本思想为：试图走出局部最优解，随机试探新解，有更好的解就直接选择新解，没有的话则以一定的概率选择新解。一次试探的结果可能是找到了更优解甚至最优解，也有可能求的新解反而更差了，一次没成就多试几次，继续随机试探。（2）算法需要做到：若当前的解越优，前往次优解的概率越低（这里就需要考虑概率的表达式），这样才能使求得最优解的概率更大；（1）时间有限，需设置终止条件（“退火”过程中温度不断降低，剩余时间不多时就别乱跑）；1.怎样去理解模拟退火算法呢？
基于改进模拟退火（HDSA）的飞行器紧急着陆时的轨迹平面轨迹规划的最优方案研究（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_61181717的博客
03-21 524
作为一种远程精确打击武器，高超声速滑翔飞行器备受世界各军事强国的关注，单个飞行器的轨迹优化问题一直是各国研究的热点和难点[4]。轨迹优化技术是飞行器总体设计过程中的一项关键技术，在初始任务阶段，主要用于分析飞行器的弹道特征、机动能力等。从单纯的数学本质上讲，轨迹优化问题实际上是一个需要求解泛函极值的最优控制问题，求解过程中需要同时满足动力学微分方程、代数方程以及不等式约束。近年来，国内外相关学者对此方面做了大量的研究，并从不同的角度对飞行器轨迹优化研究进行了文献综述[5-9]。
算法理解-模拟退火
炫炫有牛腩 的博客
03-16 8591
求解函数以求解以下这么一个函数为例子，实现代码为R语言 f(x)=x∗sin(10∗π∗x)+2x∈[−1,2]f(x) = x*sin(10*\pi*x)+2 \\ x \in[-1, 2] 其函数图像为： 求解流程与概念初始解的产生又称做状态产生函数，通常由两部分组成： 1）第一次产生候选解的分布函数。 2）第一次产生候选解不满足条件的情况下，再次产生解的分布函数。 下面采用的是标准
#通俗理解# 模拟退火算法
lch551218的博客
02-01 1202
文章目录1.算法概述2.参数控制2.1 初始的温度2.2 退火速率2.3 终止温度 1.算法概述 相比于传统贪心算法，模拟退火算法最大的改进就是对于非最优解系统能够以一定的概率接受，下边通过公式具体说明： 假设前一个状态为x(n),系统根据某一指标（梯度下降），状态变为x(n+1),相应的，系统的能量（全局最优解的函数值）由E(n)变为E(n+1),定义系统由x(n)变为x(n+1)的接受概率P为： 通过上述公式可知，当当前状态的能量优于前一状态的能量(全局最优解的函数值)时，算法接受当前解（以概率1的概
如何通俗理解模拟退火算法
09-10
通俗理解模拟退火算法，可以参考以下几个步骤： 1. 首先，将问题定义为目标函数的最小化或最大化问题。例如，解决旅行商问题，目标是找到一条最短路径，或者解决机器学习问题，目标是找到最小的误差函数。 2. 初始...
模拟退火算法介绍、分析与应用
张满的博客
12-22 3425
介绍了模拟退火算法的概念和内容，分析模拟退火算法的各个组件的内容，提出了一些已有的优化方向，介绍了模拟退火算法解决TSP问题的思路
超简单易懂的模拟退火算法原理及其matlab代码实现
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在介绍模拟退火算法之前，我们先认识一下爬山算法。 在爬山法寻找最优值的过程中，先随机生成一个点，计算其适应度值f(x)，然后再其左领域和右领域中依照步长各选取一个点计算其适应度值f(xleft),f(xright),比较其三者，将适应度最大值点作为下一次迭代的初始点，直至寻找到最大值点。 爬山算法是一种典型的贪婪算法是一种狭隘的没有顾及全局的算法，如图所示在使用爬山算法寻找最大值时容易陷入局部最优。 在爬山法寻找最优值的过程中，先随机生成一个点，计算其适应度值f(x)，然后再其左领域和右领域中依照步长各选取
模拟退火算法改进
Liang_1_的博客
02-25 750
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import random from scipy.stats import norm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 目标函数 def Function(x, y): return -20 * np.exp(-0.2*np.sqrt(0.5*(x*x+y*y)))\ -np.exp(0.5*(np.c
模拟退火算法的改进
12-10
模拟退火算法的改进，总结了模拟算法的各种改进算法，很强大
一种改进的模拟退火算法.pdf
04-25
论了传统模拟退火算法的原理、求解过程，详细地分析了它存在的局限，简单叙述了模拟退火算法中关键参数对该算法性能的影响，并给出了该算法的可行的改进方案
模拟退火算法的过程及实现
07-21
模拟退火算法的过程及实现，介绍的比较详细。
模拟退火算法改进的相关论文
12-01
整理了模拟退火算法的相关文献，有针对TSP问题的优化方法，
模拟退火算法（SA）详解
qq_41643920的博客
08-09 4519
模拟退火算法(SA)源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。将固体加温至充分高的温度，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，分子和原子越不稳定。在冷却（降温）过程中，固体在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。当E(n+1)>E(n)时， Metropolis接受准则使模拟退火算法具有一定爬坡能力，且这种爬坡能力会随着温度降低逐渐降低，最终趋于稳定。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。.....
模拟退火算法3—改进的模拟退火算法
Xiaoxll12的博客
07-05 598
2、带有单调升温的模拟退火算法。1、有记忆的模拟退火算法。
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