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 ...
TSP的数据和之前的数据一样,使用C语言实现。代码如下: 1/*2* 使用模拟退火算法(SA)求解TSP问题(以中国TSP问题为例)3* 参考自《Matlab 智能算法30个案例分析》4* 模拟退火的原理这里略去,可以参考上书或者相关论文5* update: 16/12/116* author:lyrichu7* email:919987476@qq.com8*/9#include<stdio.h>10...
否则T逐渐降低,并转第2步运算。 模拟退火算法伪代码例如以下: choose an initial solution X0 randomly //随机的选择一个初始解X0 give an initial temperature T0 , X ← X0, T ← T0 //初始化温度T0 while the stop criterion is not yet satisfied do //停止准则不满足则 { for i ← 1 to L do...
模拟退火算法是一种简单高效的优化算法,它的灵感来源于冶炼金属的降温过程,在这个过程中热运动趋于稳定,在优化过程中就是解的收敛。同时,通过在温度高是较大可能接受劣解和温度低时几乎不接受劣解从而在一定程度上避免了陷入局部最优。因此该算法较爬山算法有了明显的突破,下面我们针对TSP问题进行代码编写。 代码 导...
多目标模拟退火算法是一种用于解决多目标优化问题的启发式算法。它基于模拟退火算法,但针对多个优化目标进行优化。下面是多目标模拟退火算法的伪代码: plaintext. 输入: 目标函数 F1, F2, ..., Fn. 初始解 x0。 初始温度 T. 终止温度 T_end. 退火系数 alpha. ...
以上示例代码实现了使用模拟退火算法解决旅行商问题(TSP)。在这个示例中,cityCoordinates是一个n×2的矩阵,包含n个城市的坐标。函数simulatedAnnealingTSP采用了上述步骤,并返回找到的最优路径bestPath和对应的最短距离bestDistance。 这只是一个简单的模拟退火算法示例,实际问题的复杂性会根据具体情况而有所不同。在实际...
将以上代码片段整合起来,就构成了一个完整的模拟退火算法实现。你可以根据自己的具体问题设置相应的目标函数、初始解和参数,来求解优化问题。
接下来,我们可以编写优化代码,利用"simulannealbnd"函数进行模拟退火算法的优化: options = saoptimset('Display','iter','TolFun',1e-6); [x,fval] = simulannealbnd(@myfunc, [-10,10],[],[],options); 在上述代码中,"options"用于设置优化选项,"@myfunc"是要优化的目标函数,[-10,10]为变量的取值...
上述代码中,optimoptions函数用于设置算法的参数,simulannealbnd函数用于调用模拟退火算法进行优化。得到的x即为最优解,fval即为最优解对应的函数值。 通过Matlab的优化工具箱,可以方便地实现模拟退火算法,并得到问题的最优解。并且,Matlab提供了丰富的可视化工具,可以将搜索过程绘制成图形,更直观地了解算法的收敛情况。
例如,下面的代码用模拟退火算法求解假如,我们要在一个圆中放置尽可能多的随机生成的点,要求每个点之间的距离不小于1,如何放置? import random import math from simulated_annealing import SA #随机生成n个点 def gen_points(n, r): points = []