Python：实现模拟退火算法(含完整源码)

最新推荐文章于 2024-08-13 21:01:40 发布
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本文介绍了Python中实现模拟退火算法的详细步骤，包括目标函数定义、算法流程及完整源码展示，以Rosenbrock函数为例，帮助读者理解和应用模拟退火算法寻找全局最优解。

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Python：实现模拟退火算法(含完整源码)

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种全局优化算法，它模拟固体物质退火过程中的分子运动规律，通过不断调整温度和降低概率来跳出局部极小值，寻找全局最优解。本文将介绍如何使用 Python 实现模拟退火算法，并提供完整的源代码。

首先，我们定义一个需要优化的目标函数。在这里，我们以 Rosenbrock 函数为例：

f(x,y)=(1−x)2+100(y−x2)2f(x,y)=(1-x)^2+100(y-x^2)^2f(x,

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【深度学习】在Python中实现模拟退火算法（全源码）
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模拟退火算法(SA)是一种基于概率的优化技术，能够有效求解复杂问题的近似最优解。该算法特别适用于求解大规模搜索空间的最优解，当精确求解不可行时尤为有效。其算法原理借鉴自冶金学中的退火工艺。
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模拟退火算法的基本思路是从一个初始解开始，按照一定的概率接受较差的解，在接受较差解的同时，随机扰动当前解，继续搜索。在搜索过程中，算法会逐渐降低“温度”，即接受较差解的概率会逐渐减小，最终在达到某个终止条件时停止搜索。迭代搜索：在一定温度下，随机改变解，计算新的解的目标函数值与当前解的目标函数值之间的差异ΔE，如果新解更优或者符合一定概率p，则接受该解，并记录为当前解；降温：通过不断降低温度的方式逐渐降低接受较差解的概率，即随着搜索次数的增加，q逐渐变小。初始化参数：包括初始温度、降温速率、迭代次数等。
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