一、概述 优化算法 是一种用于在给定问题的解空间中寻找最优解的方法。 现代优化算法 强调全局搜索能力和局部搜索能力的结合,利用概率论、统计学和生物学等学科的理论。 参考资料 现代优化算法 (一):模拟退火算法 及应用举例 现代优化算法 (二): 遗传算法 及应用举例
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...
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)和遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是两种常用的优化算法,分别简要介绍如下: 1.模拟退火算法(Simulated Annealing,SA):模拟退火是一种基于物理退火原理的优化算法。该算法在搜索过程中,根据某一概率接受一个比当前解要差的解,因此有可能会跳出局部最优解,达到全局最优解。它的优点...
模拟退火算法是一种概率型优化算法,用于在大搜索空间中寻找近似最优解。这个算法受到物理退火过程的启发,物理退火过程中材料被加热后再慢慢冷却,原子在高温下获得移动的自由度,并在冷却过程中逐渐减少,最终形成低能量的有序结构。 在这张图中,展示了模拟退火算法的一个迭代步骤。这里是这个过程的解释: ...
1. 算法原理:模拟退火算法通过接受或拒绝新的解来搜索全局最优解,而遗传算法通过选择、交叉和变异等操作来模拟生物进化的过程。 2. 算法特点:模拟退火算法具有随机性和自适应性,全局搜索能力较强;遗传算法具有自适应性和并行性,能够进行局部搜索。 3. 应用领域:模拟退火算法适用于图像处理、机器学习、智能调度等领域...
一、遗传算法与模拟退火算法比较 分析模拟退火算法的基本原理可以看出,模拟退火算法是通过温度的不断下降渐进产生出最优解的过程,是一个列马尔科夫链序列,在一定温度下不断重复 Metropolis 过程,目标函数值满足 Boltzmann 概率分布。在温度下降足够慢的条件下,Boltzmann 分布收敛于全局最小状态的均匀分布,从而保证模拟退火...
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...
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...
1. 基础模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm) 模拟退火算法是一种概率型优化算法,用于在大搜索空间中寻找近似最优解。这个算法受到物理退火过程的启发,物理退火过程中材料被加热后再慢慢冷却,原子在高温下获得移动的自由度,并在冷却过程中逐渐减少,最终形成低能量的有序结构。