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
模拟退火算法与遗传算法 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,...
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...
在智能调度中,可以利用模拟退火算法来解决复杂的资源分配和任务调度问题,提高调度效率。 二、遗传算法 1. 原理 遗传算法的灵感来源于生物学中的进化理论。遗传算法通过模拟生物进化的过程,以染色体编码方式表示解空间中的候选解,并通过选择、交叉和变异等操作来搜索全局最优解。 2. 特点 遗传算法具有以下特点: (1)...
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: ...
一般情况下,遗传算法的计算复杂度相对较高,而模拟退火算法则相对较低。 3.2收敛性能 遗传算法通过进化的过程逐渐趋于最优解,但其收敛速度相对较慢。模拟退火算法在初始温度高时有较大的搜索幅度,随着温度的降低,搜索过程逐渐收敛到最优解。因此,模拟退火算法的收敛速度一般较快。 3.3精确性 遗传算法可以在一定程度上...
1.7 SA算法的特点 使用范围广,求的全局最优解的可靠性高,算法简单,便于实现 该算法的搜索策略有利于 避免搜索过程因陷入局部的缺陷 优点是局部搜索能力强,运行时间较短; 缺点是全局搜索能力差,容易受参数的影响. 1.8 模拟退火算法经典案例MATLAB源码详细解析 ...
模拟退火算法步骤 1.初始化：随机生成一个初始解，并计算其目标函数值。2.迭代：重复以下步骤直到满足...
一、算法概念 遗传算法所遵循的是生物进化中“优胜劣汰”思想,是一种概率性的有随机搜索功能的遗传机制。它的基本思想是通过模拟染色体,采取随机的编码方式对问题的解进行编码,通过选择、交叉、变异得到新的个体,然后对新个体进行适应度计算,适应度较高的个体基因将有较大机会得到存续,适应度较低的个体基因会通过罚函...