// 模拟退火算法主体部分void simulatedAnnealing(Point *points, int *tour, int n) { double temperature = 10000.0; double coolingRate = 0.003; int *newTour = (int *)malloc(sizeof(int) * n); int *bestTour = (int *)malloc(sizeof(int) * n); int *currentTour = (int *)malloc(sizeof...
退火算法的关键在于合理设置初始温度、退火率和停止条件,以及根据具体问题设计合适的目标函数和邻域结构。 算法原理 退火算法(Simulated Annealing)是一种元启发式优化算法,模拟了固体退火过程中的原子热运动,在解空间中通过接受劣解的策略来搜索最优解。退火算法主要用于解决组合优化问题和全局优化问题,在寻找最优解时具...
退火算法 是一种启发式优化算法,灵感来源于金属退火过程。在金属退火中,将金属加热到高温然后逐渐冷却,以消除内部结晶缺陷,使其达到更稳定的状态。类比于优化问题,退火算法通过模拟这个过程,从一个高温状态开始,逐渐减小温度,使系统跳出局部最小值,最终趋向全局最优解。 基本思想: 1. 初始化: 随机生成初始解。 2....
退火算法通过类似的方式在解空间中进行搜索,逐步降低“温度”来控制搜索的范围和随机性。 接受劣解的概率机制(Metropolis准则): 在初期(高温阶段),算法有较高的概率接受比当前解更差的解,以避免陷入局部最优。 随着温度降低,接受劣解的概率逐渐减小,使解逐步趋于稳定,最终接近全局最优。 退火算法的步骤: 初始化:...
退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种基于物理退火过程的概率优化算法,在机器学习模型的参数优化中展现了独特的价值。它的灵感来自物理学中的退火过程:材料在加热到高温后被缓慢冷却,使其逐渐达到能量最低的稳定状态。该过程中的“温度”概念被引入到优化算法中,通过接受偶尔...
退火算法(SA)是一种随机优化算法,它模拟金属冶炼中类似退火的过程,实现搜索优化算法的最优化。它是由理查德·约瑟夫·福特(Richard Joseph Ford)和斯图尔特·海斯(Stuart Erskine Hays)在1983年首创的。 二、退火算法的原理 1、模拟退火原理:退火算法模拟金属加工中的热处理过程,尤其是退火热处理过程,经过一定时间温度...
/**模拟退火算法的过程*/ public static double getSA(double y) { //因为求函数的最小值,所以初始化为最大,同理,如果求函数最大值,初始化为最小值。 double result = Double.MAX_VALUE;// 初始化最终的结果,64位双精度值能表示的最大正数
1.1、模拟退火算法步骤 1.2 模拟退火算法流程图 二、遗传算法 三、BP神经网络 四、部分代码 %% 基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测 clear clc close all format short %% 加载训练数据 Xtr=xlsread('train_data.xlsx'); DD=size(Xtr,2); ...