借此,我重新梳理一下一些算法,从简单的开始逐层递进,先讲解算法原理,再用matlab简单实现,不仅自己重新复习一下,同时也希望在matlab学习道路上能帮助到大家! SA模拟退火算法(Simualted Annealing) 模拟退火算法来源于固体退火原理,是一种基于概率的算法,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变...
MATLAB模拟退火算法详解与实现 一、模拟退火算法基本原理 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种通用概率优化算法,其灵感来源于物理退火过程。该算法通过模拟高温物体逐渐降温的过程,在求解空间中随机寻找目标函数的全局最优解。模拟退火算法接受概率性的“差解”,使得算法有可能跳出局部最优解,从而达到全局最优。
%模拟退火算法 ( Simulated Annealing Algorithm ) MATLAB 程序clear ;% 程序参数设定Coord = ... % 城市的坐标 Coordinates[ 0.6683 0.6195 0.4 0.2439 0.1707 0.2293 0.5171 0.8732 0.6878 0.8488 ; ...0.2536 0.2634 0.4439 0.1463 0.2293 0.761 0.9414 0.6536 0.5219 0.3609 ] ;t0 = 1 ; % 初温 t0iLk = ...
这就是模拟退火。 四、MATLAB程序演示 求函数y=sin\left( x \right)+7cos\left( 5x \right)在\left[ -3,3 \right]最小值。 初始化马尔可夫链长度为L=200,衰减参数为K=0.98,初始温度为T =100 %% SA 模拟退火: 求解函数y = 11*sin(x) + 7*cos(5*x)在[-3,3]内的最大值(动画演示)ticclear...
用MATLAB实现模拟退火算法时,共编制了5个m文件,分别如下 1.swap.m function [newpath,position]=swap(oldpath,number) %对oldpath进行互换操作 % number为产生的新路径的个数 % position为对应newpath互换的位置 m=length(oldpath);%城市的个数 newpath=zeros(number,m); ...
如题,之前用遗传算法拟合公式,虽然收敛速度块,但是总容易停滞在局部最优解。因此想着用模拟退火算法去优化一下这些局部最优解。 在MATLAB中,可以使用`simulannealbnd`函数来设置模拟退火算法,而温度等参数通过结构体optimoptions来调整。以下是一些常用的参数设置方法: ...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 优化目标: 最小平均流动时间 粒子数:100 循环代数:500 变异率:0.35 变异变换对数:3 模拟退火初始值:1...
车间作业调度问题(Job Shop Scheduling Problem, JSSP)是一种典型的生产调度问题,旨在确定一系列作业在多个并行工作中心上的加工顺序和起止时间,以最小化总完成时间、最大完工时间、机器闲置时间等目标。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 ...
模拟退火算法及其Matlab实现 1基本原理: 模拟退火算法源于固体的退火过程,当把一个固体的加热使其升温,其内部分子出现无序状态,内能增大 而降温时,所有粒子趋于有序,冷却到最低温度时内能达到最少。当某一状态下系统内能减少,则完全 接受这一新的状态,否则对于这一状态采样概率接受,温度越高,接受的概率越大。当...
matlab 退火算法 退火算法是一种优化算法,常用于求解复杂的优化问题。它模拟了金属退火的过程,通过不断降低温度来达到减小能量的目标。退火算法的原理比较简单,但是在实际应用中却能取得很好的效果。 退火算法的基本思想是通过在解空间中搜索,找到能量函数的全局最小值或局部最小值。这个过程类似于金属被加热后冷却的...