模拟退火算法的三个主要参数是初始温度、降温速率和终止温度,下面分别进行介绍。 初始温度 初始温度是指模拟退火算法开始时的温度大小。初始温度应该足够高,以便算法能够跳出当前局部最优解进入到全局最优解的搜索空间。但如果初始温度过高,则可能会造成算法的不稳定性,使其无法达到全局最优解。 那么如何设置初始温度呢...
结构力学优化算法:模拟退火(SA):模拟退火算法的参数设 置 1模拟退火算法简介 1.11模拟退火算法的基本原理 模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)是一种启发式全局优化算法,其 灵感来源于固体物理学中的退火过程。在退火过程中,固体材料被加热到高温, 然后缓慢冷却,以达到能量最低的状态。类似地,模拟退火算法通过在搜索...
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“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜...
模拟退火算法参数设置 - 状态空间:表示可行解的集合 - 能量(目标)函数E():表示解的优劣程度 - 候选生成过程neighbour():表示如何从当前解产生一个新解 - 接受概率函数P():表示以多大的概率接受一个比当前解差的新解 - 退火计划temperature():表示如何控制温度参数随迭代次数逐渐降低 其中,温度参数是影响模拟...
模拟退火算法是模拟物理过程,有如下参数: (1)温度t:即步长。分为初始温度和终止温度,对应代码中就是初始搜索范围和终止搜索的范围。 (2)衰减系数:每次搜索范围减小的比例,是(0, 1)中的一个数,可以取0.999,需要手动调节。 在每次迭代的过程中,我们在给定步长区间内随机一个新点,令dt = f(新点)-f(当前点)...
模拟退火算法的关键在于接受概率的计算。接受概率p的计算公式如下: p=exp(-ΔE/T) 其中,ΔE表示邻居解x'与当前解x的能量差,T表示当前温度。当ΔE<0时,即邻居解更优时,接受概率为1;当ΔE>0时,接受概率为exp(-ΔE/T),随着温度的降低,接受概率逐渐变小。 2.参数设置对算法性能的影响 模拟退火算法的性能...
如何利用模拟退火算法进行影像组学模型的参数搜索, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 影像组学科研站, 作者简介 人工智能影像组学培训班,数据委托,标书攥写,每周论文拆解训练营 gongzhonghao;影像组学科研站,相关视频
模拟退火算法包含两个部分即Metropolis算法和退火过程。但是直接使用Metropolis算法可能会导致寻优速度太慢无法实际使用，所以，为了在有限时间内获得结果，需要设定控制算法收敛的开始参数。步骤 1 根据公式，可以调节的参数就是T，T如果过大，就会导致达到局部最优值时就会结束迭代，如果较小，则计算时间变大，所以在退火...
3. 模拟退火算法参数设置 模拟退火算法的性能很大程度上取决于算法参数的设置,常用的参数包括初始温度、降温速度、邻域大小、接受不利于优化的解的概率等。下面将对这些参数进行详细介绍,并给出相应的设置方法。 3.1 初始温度 初始温度是模拟退火算法中的一个重要参数,它决定了算法开始时接受不利于优化的解的概率。初始...