模拟退火算法

最新推荐文章于 2024-07-25 18:22:10 发布
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分类专栏： MATLAB深入理解高级教程（附源码）
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模拟退火算法是一种结合贪心策略与随机性的优化算法，旨在避免局部最优解。通过引入概率接受较差解，它能跳出局部最优，寻找到全局最优解。文章介绍了爬山算法作为基础，详细阐述了模拟退火算法的原理，包括其概率计算公式，并给出了模拟退火的伪代码。此外，还探讨了如何用模拟退火算法解决旅行商问题，提供了解决思路和路径生成方法。

优化算法入门系列文章目录（更新中）：

　　1. 模拟退火算法

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Simulate Anneal Arithmetic (SAA,模拟退火算法)
Stay Hungry || Stay Foolish
10-29 9067
模拟退火算法 　　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，
解析模拟退火算法
一叶寒霜的西瓜地
04-25 2986
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部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当前解，爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。图1二. 模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目
退火算法
weixin_43914260的博客
08-14 5459
一、固体退火 什么是退火？ 退火是指将固体加热到足够高的温度，使分子呈随机排列状态，然后逐步降温使之冷却，最后分子以低能状态排列，固体达到某种稳定状态。 物理退火过程？ 加温过程——增强粒子的热运动，消除系统原先可能存在的非均匀态； 等温过程——对于与环境换热而温度不变的封闭系统，系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行，当自由能达到最小时，系统达到平衡态； 冷却过程——使粒子热运动减弱并渐...
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遗传模拟退火算法求解TSP问题matlab代码,模拟退火算法解决tsp问题,matlab
09-10
**遗传模拟退火算法求解TSP问题MATLAB代码详解** **一、TSP问题概述** 旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是运筹学领域的一个经典问题，它描述了一个销售员需要访问多个城市，每个城市只访问一次，并...
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【老生谈算法】matlab实现模拟退火算法工具箱及应用.doc
06-09
模拟退火算法是一种启发式优化方法，源自物理中固体退火的过程。在MATLAB中，模拟退火算法常被用于解决非线性优化问题，尤其是那些具有多个局部极小值的问题，因为它有能力跳出局部最优，寻找全局最优解。在本文档中...
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自适应模拟退火算法（代码完整，数据齐全）
01-03
自适应模拟退火算法是一种基于物理退火过程的全局优化技术，它在寻找复杂问题的全局最优解方面表现优秀。这种算法的主要特点是其接受次优解的概率会随时间逐渐减小，但不会立即变为零，从而能够跳出局部最优，探索更...
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利用模拟退火算法和遗传算法进行矩形算法排样优化
06-16
本文将深入探讨如何利用模拟退火算法和遗传算法对矩形排样问题进行优化。这两种算法都是解决复杂优化问题的有效工具，尤其适用于寻找全局最优解。 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是受自然界金属冷却过程...
退火优化算法
02-05
退火优化算法，很好用的，里面有详细的注释，很适合出道的小白
用模拟退火算法解决旅行商问题
12-05
代码只是用模拟退火算法解决旅行商问题的demo，代码中有详细的注解。
算法——退火算法
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百锦再的博客
12-13 2万+
退火算法（Simulated Annealing）是一种全局优化算法，用于在搜索空间中找到最优或近似最优解。它通过模拟固体退火的过程来搜索解空间，并在搜索过程中允许一定程度的不稳定性和随机性。初始化一个初始解，并确定初始温度和退火率。在每个温度下，通过扰动当前解来生成一个新解，或者选择随机移动到相邻解。根据目标函数的变化和温度计算接受概率，决定是否接受新解。不断降低温度，使得接受新解的概率逐渐减小，从而逐步收敛到最优解或近似最优解。
退火算法（转载）
a4990374的博客
04-12 918
模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想 爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解，因此只能搜索到局部的最优值。模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。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。以图1为例，模拟退火算法在搜索到局部最优解A后，会以...
【算法】退火算法 Simulated Annealing
最新发布
藓类少女的博客
07-25 2947
退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种基于热力学模拟的优化算法，用于求解全局优化问题。它通过模拟物理退火过程来寻找全局最优解。
算法（四）退火算法
qq_29507011的博客
06-05 1785
退火退火，核心在退，每次迭代，范围缩小 步骤： 1 初始解 2 开始while循环退火,当前范围T = T/(t) 其中t为循环累加的值，T为初始值，每次迭代减小 3 每层迭代50次寻找这一层的最小值,如果比当前值大，概率性保存。方式是使用邻近解的函数值与当前解的函数值做比较 代码如下： import math import random def function(x): return x**3-60*x**2-4*x+6 def main(): T = 1000 t_min
模拟退火算法应用实例解析
模拟退火算法是一种随机算法，用于在给定一个大的搜索空间内寻找问题的近似最优解。它源自固体物理学中的退火过程，借鉴了固体物质在高温时粒子处于高能状态，随着温度慢慢降低，粒子逐渐趋于稳定状态的原理。算法...
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