模拟退火算法详细思维导图

最新推荐文章于 2024-01-22 15:37:57 发布
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分类专栏： 【python数据分析】
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【路径规划】基于matlab模拟退火算法求解火灾巡逻最短路径问题【含Matlab源码 252期】
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02-08 2045
模拟退火算法求解火灾巡逻最短路径问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
百度搜索引擎算法思维导图
03-15
百度搜索引擎算法思维导图
模拟退火算法(SA)
qq_51993749的博客
09-11 3310
模拟退火算法(SA)
模拟退火算法全解（Simulated Annealing）文末有源码
运筹帷幄Q的博客
03-04 7542
模拟退火算法全解（Simulated Annealing） 文章目录模拟退火算法全解（**Simulated Annealing**）金属退火算法机制爬山算法模拟退火Metropolis准则判断模拟退火算法流程控制参数算法特点 金属退火 一种金属热处理工艺：将金属缓慢加热到一定温度，保持足够时间，然后以适宜速度（一般是缓慢冷却）冷却。退火后使得金属具备一些之前没有的特性，比如：降低硬度、改善切削加工性，细化晶粒，消除组织缺陷等，具体可百度。 所以，整个退火过程可以分为三个过程： 升温过程：增强粒子的热运
【十分钟速成系列】--模拟退火算法（SA）（内含代码）
zzylalalala的博客
01-22 4969
下图中所示即为在一次温度下，跌代L次，固体能量发生的变化。在该温度下，整个迭代过程中温度不发生变化，能量发生变化，当前一个状态x(n)的能量大于后一个状态x(n+1)的能量时，状态x(n)的解没有状态x(n+1)的解好，所以接受状态x(n+1)。假设开始状态在A，多次迭代之后更新到B的局部最优解，这时发现更新到B时，能力比A要低，则说明接近最优解了，因此百分百转移，状态到达B后，发现下一步能量上升了，如果是梯度下降则是不允许继续向前的，而这里会以一定的概率跳出这个坑，这各概率和当前的状态、能量等都有关系。
模拟退火算法学习笔记
liuqihang11的博客
07-08 9206
0 基本术语介绍 （1）组合优化（Combinatorial Optimization） 组合优化问题的目标是从组合问题的可行解集中求出最优解，通常可描述为：令Ω＝{S1，S2，…，Sn}为所有状态构成的解空间，C(Si)为状态Si对应的目标函数值，要求寻找最优解S*，使得对于所有的Si∈Ω，有C(S*)＝minC(Si)。 典型的组合优化问题有旅行商问题（Traveling Salesman Problem－TSP）、0-1背包问题（Knapsack Problem）等。 （2）蒙...
啊哈算法-思维导图图片
02-17
算法思维导图
数据结构和算法思维导图
09-08
数据结构和算法学习的完整框架，帮助理清楚所需要学习的内容；数据结构和算法学习的完整框架，帮助理清楚所需要学习的内容；
力扣算法思维导图.emmx
08-04
导图内容看这里: https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43959833/article/details/119389231 导图里面有群号, 添加后会不断更新导图, 提供永久更新服务,用mindmaster打开导图
HCIA复习思维导图HCIA复习思维导图
03-20
思维导图
航迹规划——模拟退火算法
漫长IT路
03-22 7172
模拟退火算法简介  模拟退火是一种通用概率算法，可来在固定时间内寻求在一个大的搜寻空间内找到的最优解，也可以用来求解函数最优解。模拟退火是S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt和M. P. Vecchi在1983年所发明。而V. Černý在1985年也独立发明此算法。   在这里不讲解模拟退火算法的基础知识，重点对模拟退火算法的两种应用程序做解析，需要了解基础知识的可以参考文章
模拟退火算法（SA）
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算法背景 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis[1]等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其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。从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在求解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。...
基于退火遗传算法的生产设备调度优化算法matlab仿真
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04-01 1059
传统的生产设备通过简单重复的生产作业在同一生产设备上完成某个特定产品的生产，各个生产设备之间无法进行合理的工序组合和调整。因此，生产设备的优化调度问题可以定义为产品按照按照生产设备的生产节拍以及不同种类产品的生产周期将所有的工序进行组合，充分利用不同产品之间的生产间隙进行组合生产，使得每个生产设备的负荷量尽量充足和均衡，各工作站的空闲时间最少。产品的生产周期、生产设备的初始化时间，下一时刻产品切换到其他生产设备上进行生产而产生的操作延迟时间以及生产设备的清洗时间四个时间和小于当前产品的交付周期。
模拟退火(SA)算法实例介绍（JAVA）
诸葛小猿
10-09 8518
模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，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，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，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。 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理
【钢带厚度预测】基于matlab模拟退火遗传算法优化BP神经网络CS-GA-BP钢带厚度预测【含Matlab源码 1285期】
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09-05 1289
模拟退火遗传算法优化BP神经网络CS-GA-BP钢带厚度预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）的全面讲解及python实现
Trisyp的博客
03-18 6265
抽象来源：美国物理学家Metropolis等人在1953年发表研究复杂系统，计算其中能量分布的文章时，使用蒙特卡洛模拟法计算多分子系统中分子能量分布。Kirkpatrick等人受其启发而发明了“模拟退火”这个名词，它模仿冶金过程中的退火原理，因为寻找问题的最优解（最值）即类似寻找系统的最低能量。因此系统降温时，能量也逐渐下降，而同样意义地，问题的解也“下降”到最值 核心思想：在冶金退火过程中，退...
多项选择多维背包问题的模拟退火算法解决方案与C++实现详解
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08-31 1641
多维背包问题可以描述为：给定n种物品和一个容量为M的背包，每种物品有各自的重量和价值，问如何选择物品放入背包使得背包中物品的总价值最大化且不超过背包的容量。在多项选择多维的背包问题中，每种物品不再是只能选择一次或者不选择，而是可以选择多次。模拟退火算法来源于固体退火的物理过程，它是一种随机搜索方法。通过模拟物质的退火过程，即由高温到低温的过程，来寻找问题的全局最优解。在算法中，系统从一个初始解出发，随机选择一个邻域内的新解，并根据一定的准则决定是否接受这个新解，直到满足终止条件为止。
大白话解析模拟退火算法、遗传算法入门
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04-01 2万+
优化算法入门系列文章目录（更新中）： 　　1. 模拟退火算法 　　2. 遗传算法   一. 爬山算法 ( Hill Climbing )          介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。          爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局
【VRP问题】基于模拟退火改进遗传算法求解带时间窗含充电站的车辆路径规划问题EVRPTW
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模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，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，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，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。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“
请描述一下遗传算法的基本原理和模型，并给出利用遗传算法进行任务分配的思维导图
最新发布
02-28
<think>嗯，我现在需要描述遗传算法的基本原理和模型，并且给出利用遗传算法进行任务分配的思维导图。首先，我得回忆一下遗传算法的基本概念。遗传算法是受生物进化理论启发的一种优化算法，对吧？它模拟自然选择的过程，通过选择、交叉和变异等操作来寻找最优解。 那基本原理应该包括几个关键步骤：初始化种群、适应度评估、选择、交叉、变异，然后循环迭代直到满足终止条件。种群中的每个个体代表一个可能的解，适应度函数用来评估解的质量，好的解被保留下来，差的被淘汰。选择操作可能是轮盘赌选择或者锦标赛选择之类的，交叉则是交换两个个体的部分基因，变异是随机改变某些基因，增加多样性。 接下来是模型部分。遗传算法的模型通常包括编码方式，比如二进制编码、实数编码等。适应度函数的设计也很重要，需要根据具体问题来定。然后选择策略、交叉和变异的概率设置，这些参数会影响算法的收敛速度和结果的质量。可能还需要考虑如何保持种群的多样性，避免早熟收敛。 至于任务分配的问题，应用遗传算法的话，首先需要将任务分配方案编码成个体。比如，如果有多个任务和多个执行者，每个基因可能代表某个任务分配给哪个执行者。适应度函数可能要考虑执行时间、负载均衡、成本等因素。然后通过遗传算法的步骤不断优化分配方案，找到较优解。 思维导图部分，可能需要从问题分析开始，然后是编码设计、适应度函数定义、遗传算子选择（选择、交叉、变异），接着是参数设置（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率），最后是结果评估和应用。每个部分下再细分具体内容，比如编码设计可能有二进制、排列编码等，适应度函数可能需要考虑多个优化目标，可能需要加权处理。 不过，我是不是漏掉了什么？比如终止条件，可能是达到最大迭代次数或者适应度不再明显改善。另外，在任务分配中，可能需要处理约束条件，比如某些任务必须分配给特定执行者，或者资源限制，这些在编码和适应度函数中如何处理？可能需要引入惩罚项，或者设计特殊的编码方式来满足约束。 还有，交叉和变异操作在任务分配中的具体实现。例如，如果是排列编码，交叉可能需要部分映射交叉或顺序交叉，变异可能是交换两个任务的位置。如果是二进制编码，交叉是单点交叉，变异是位翻转。 另外，任务分配可能是一个多目标优化问题，这时候可能需要使用多目标遗传算法，比如NSGA-II，来寻找Pareto前沿。不过用户可能只需要单目标的情况，所以暂时先考虑单目标。 总结一下，回答的结构应该是先介绍遗传算法的基本原理，包括关键步骤和模型组成部分，然后针对任务分配问题，详细说明如何应用遗传算法，包括编码方式、适应度函数的设计、遗传算子的选择以及参数设置，最后用思维导图的形式呈现整个流程。 可能需要检查一下每个步骤是否正确，有没有逻辑上的漏洞。例如，初始化种群是否随机生成，适应度函数是否合理，选择操作是否确保优秀个体被保留，交叉和变异是否平衡了探索和开发，参数设置是否合理等。 最后，思维导图需要用文本形式表示，可能需要用层次化的列表来展示各个部分的关系，比如问题分析、编码、适应度函数、选择、交叉、变异、参数设置、结果验证等，每个部分下再分小点。</think>### 遗传算法基本原理与模型 #### 一、基本原理（模拟生物进化） 1. **核心步骤**： - **初始化种群**：随机生成一组候选解（个体），每个解通过染色体编码（如二进制、实数、排列）。 - **适应度评估**：根据目标函数计算每个个体的适应度值（解的优劣）。 - **选择操作**：保留高适应度个体（如轮盘赌选择、锦标赛选择）。 - **交叉（Crossover）**：交换两个父代个体的部分基因，生成新个体（如单点交叉、均匀交叉）。 - **变异（Mutation）**：随机修改个体基因，增加多样性（如位翻转、交换突变）。 - **迭代终止**：达到最大迭代次数或适应度收敛。 2. **关键特性**： - **全局搜索能力**：通过交叉探索新解区域。 - **局部优化能力**：通过变异跳出局部最优。 - **概率驱动**：选择、交叉、变异均以概率控制。 --- #### 二、模型组成 1. **编码方式**： - 二进制编码（0101）、实数编码（3.2, 5.1）、排列编码（任务顺序）。 2. **适应度函数**： - 将解映射为数值评分（如最小化任务完成时间、最大化资源利用率）。 3. **遗传算子**： - 交叉概率（$P_c$，通常60%-90%）、变异概率（$P_m$，通常0.1%-10%）。 4. **参数设置**： - 种群规模（$N=50\sim200$）、最大迭代次数（$T=100\sim1000$）。 --- ### 利用遗传算法进行任务分配的思维导图（文本层级） ```markdown 任务分配优化（遗传算法） ├── **1. 问题分析** │ ├── 任务数量与类型 │ ├── 执行者资源限制（CPU、内存等） │ └── 优化目标（时间最短、负载均衡、成本最低） │ ├── **2. 编码设计** │ ├── 染色体结构：每个基因代表任务分配结果 │ │ ├── 示例：基因位置=任务ID，基因值=执行者ID │ │ └→ 编码方式：整数编码（如[2,1,3]表示任务1→执行者2） │ └── 约束处理：非法解惩罚（如超出资源限制时适应度降低） │ ├── **3. 适应度函数** │ ├── 单目标：$f = \frac{1}{\text{总耗时}} \quad$（最大化） │ ├── 多目标：加权求和（如$f = w_1 \cdot \text{时间} + w_2 \cdot \text{成本}$） │ └── 约束处理：对资源超限的个体施加惩罚项 │ ├── **4. 遗传算子设计** │ ├── **选择** │ │ ├→ 轮盘赌选择：按适应度比例选择父代 │ │ └→ 锦标赛选择：随机选k个个体，取最优 │ ├── **交叉** │ │ ├→ 单点交叉：随机选分割点交换子串 │ │ └→ 均匀交叉：按概率交换每个基因 │ └── **变异** │ ├→ 随机重置：某基因值改为其他执行者 │ └→ 交换变异：交换两个任务的执行者 │ ├── **5. 参数设置** │ ├── 种群规模：$N=100$ │ ├── 交叉率：$P_c=0.8$ │ ├── 变异率：$P_m=0.05$ │ └── 最大迭代：$T=500$ │ └── **6. 结果验证** ├── 输出最优分配方案 ├── 收敛曲线分析（适应度随迭代变化） └── 对比基准方法（如贪心算法、随机分配） ``` --- ### 关键点说明 - **编码示例**：若任务数为5，执行者为3，个体`[2,1,3,2,1]`表示任务1→执行者2，任务2→执行者1，以此类推。 - **多目标优化**：可结合非支配排序（NSGA-II）处理多个冲突目标。 - **局部优化**：在遗传算法后加入局部搜索（如模拟退火）进一步提升解质量。
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