模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。 模拟退火的基本思想: (1)初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L (2)对k=1，……，L做第(3)至第6步： (3)产生新解S′ (4)计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价...
;//路径长度计算intcalc_distance(void);//metropolis准则判断函数boolmetropolis_judge(void);//温度到达停止booltemperature_over(void);//稳态停止boolstable_over(void);//模拟退火voidsimulated_annealing(over_func ofunc);intmain(void){//打开数据文件fp=fopen("./data.txt","w");//初始化随机种子random...
c语言编写的模拟退火算法的代码 以下是一个简单的C语言编写的模拟退火算法的代码示例: c. #include <stdio.h>。 #include <math.h>。 #include <stdlib.h>。 #include 。 #define N 100 // 待优化参数的个数。 #define T_INITIAL 100.0 // 初始温度。 #define T_FINAL 0.1 // 最终温度。 #define ...
模拟退火算法(simulated annealing,SA)算法最早是由Metropolis等人提出的。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。模拟退火算法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由以下三部分组成: (1)加温过程 (2)等温过程 (3)冷却过程 其中加温过程对应算法设定的初始温度,等温过程对应算法的Metro...
模拟退火算法C语言实现 计算-x^2-4x+3的最大值:C 代码语言:txt 复制 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include #define num 1000000 //迭代次数 double k=0.1; double r=0.9; //用于控制降温的快慢 double T=
基于模拟退火算法的方程最值问题求解(c语言实现),–打个比方——将一个铁块加热至熔融态,并以此为最初状态,在此基础上不断降温,最终凝固,原
A.[1] 模拟退火算法的内循环与爬山法非常相似。B.[2] 模拟退火算法的内循环与爬山法完全不同。C.[3] 模拟退火算法不是选择最佳行动,而是选择随机行动。D.[4] 模拟退火算法不是选择随机行动,而是选择最佳行动。相关知识点: 试题来源: 解析 A,C 反馈...
模拟退火算法能够分解为解空间、目标函数和初始解3部分。其基本思想是: (1)初始化:初始温度T(充分大),初始解状态s(是算法迭代的起点)。每一个T值的迭代次数L(Markov链长),衰减准则α,停止准则。 (2)对k=1,……,L做第(3)至第(6)步。 (3)产生新解s′。
以下关于模拟退火算法的陈述哪些是正确的?A.模拟退火算法的内循环与爬山法非常相似B.模拟退火算法的内循环与爬山法完全不同C.模拟退火算法不是选择最佳行动,而是选择随机行动
原创:工作指派问题解决方案---模拟退火算法C实现 本文忽略了对于模拟退火的算法的理论讲解,读者可参考相关的博文或者其他相关资料,本文着重于算法的实现: View Code 下面是试验的结果图: 相关资源(源码包+数据+报告)可在下面网址下载: http://download.csdn.net/download/geself/10191272...