// 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...
4.模拟退火算法伪代码 1 代码 2 3 * f(y): 表示当前状态的目标函数值 4 * f(x): 表示新的可能状态的目标函数值 5 * T: 当前的温度 6 * T_min: 温度的下限,当温度低于该值时,停止搜索 7 * y: 当前的状态 8 * x: 新的可能的状态 9 * rand(0,1): 生成一个[0,1]区间内均匀分布的随机...
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种模拟物理退火的过程而设计的随机优化算法,结合爬山法和随机行走算法,同时避免算法进入局部最优,早期用于组合优化,后来发展成一种通用的优化算法。它的基本思想最早在1953年就被Metropolis提出,但直到1983年Kirkpatrick等人才设计出真正意义上的模拟退火算法并进行应用。 该算法采用...
代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<cmath>#include<string>#include<ctime>constintMAX=0x7fffffff;constintN=1000;//最大的范围constintM=500;//要选择的集合大小constintK=100;//两点间距离的最大值为K(距离默认为1-K)constint max_count=10;//当前...
模拟退火算法代码 当参加数学建模竞赛时,模拟退火算法是一个常用的解题方法之一。以下是一个简单的模拟退火算法的代码示例,用于解决旅行商问题(TSP): 点击查看代码 importmathimportrandomdefdistance(point1, point2):# 计算两个点之间的欧几里德距离returnmath.sqrt((point1[0]-point2[0])**2+ (point1[1]-...
算法从一个初始解出发,通过反复迭代邻域解的选择与接受,逐步降低“温度”直至收敛到全局最优解。 2. 代码示例 下面是一个使用Java语言实现的简单的退火算法,用于求解最小化的数学函数,如f(x) = x^2 + 10sin(x)。 AI检测代码解析 importjava.util.Random;publicclassSimulatedAnnealing{// 目标函数publicstatic...
"模拟退火求解器"User"模拟退火求解器"Useralt[运行过程]提交初始解初始化温度生成邻域解返回当前解获取最终解 以下是算法的组件解析: 生成邻域解 计算接受概率 更新当前解 在源码分析部分,可以看到关键的几个代码块,包括邻域生成和概率计算。具体如下:
模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法,特别适用于解决组合优化问题。下面是一个模拟退火算法的Python实现框架,包括初始化过程、新解的生成、能量计算、接受准则以及主循环等关键步骤。 1. 算法框架 模拟退火算法的基本框架如下: python import numpy as np def simulated_annealing(objective_func, initial_solut...
模拟退火算法python有库可以调用,实现起来很简单 Python 代码实现编辑 step1:在GitHub上下载常用的 scikit-opt [2] 库。 step2:设立目标函数并执行模拟退火算法。 defdemo_func(x): x1, x2, x3=xreturnx1 ** 2 + (x2 - 0.05) ** 2 + x3 ** 2fromsko.SAimportSA ...