python模拟退火算法求解规划问题

最新推荐文章于 2024-01-09 20:41:08 发布

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分类专栏： python 数学建模算法文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51020254/article/details/124357549

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本文详细介绍了如何使用Python编程实现模拟退火算法，该算法常用于解决复杂的优化问题，如旅行商问题等。通过实例展示了算法的步骤和代码实现，帮助读者理解并应用模拟退火算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import math
import random
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

# 子程序：定义优化问题的目标函数
def cal_Energy(X, nVar, mk): # # m(k)：惩罚因子，随迭代次数 k 逐渐增大
    p1 = (max(0, 6*X[0]+5*X[1]-60))**2
    p2 = (max(0, 10*X[0]+20*X[1]-150))**2
    fx = -(10*X[0]+9*X[1])
    return fx+mk*(p1+p2)


# 子程序：模拟退火算法的参数设置
def ParameterSetting():
    cName = "funcOpt"  # 定义问题名称
    nVar = 2  # 自变量数量 y=f（x1,x2,...xn)
    xMin = [0, 0]  #给定搜索空间的下限， x1_min, ... xn_min
    xMax = [8, 7.5 ]  # 给定搜索空间的上限 x1_max,..xn_max

    tInitial = 100.0  # 设置初始退火温度
    tFinal = 1  # 设置种子退火温度
    alfa = 0.98
    meanMarkov = 100  # Markov链长度  即内循环运行次数
    scale = 0.5   # 定义搜索步长，也可设定为固定值或逐渐减小

    return cName, nVar, xMin,xMax, tInitial, tFinal, alfa, meanMarkov, scale


def OptimizationSSA(nVar, xMin, xMax, tInitial, tFinal, alfa, meanMarkov, scale):
    # ======初始化随机数发生器
    randseed = random.randint(1,100)
    random.seed(randseed) # 随机数发生器设置种子，也可设定为这指定整数


    # =======随机产生优化问题的初始解
    xInitial = np.zeros((nVar)) #初始化创建数组 【0， 0】
    for v in range

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