1.1 算法原理 模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始 ,从邻域 中随机产生另一个解 ,接受 Metropolis准则允许目标函数在 有限范围内变坏 ,它由一控制参数 t决定 ,其作用类似于物 理过程中的温度 T,对于控制参数的每一取值 ,算法持续进 行“产生 —判断 —接受或舍去 ”的迭代过程 ,对应着固体在 某一恒定温...
算法上的优化过程:则是当前解内部不断进行重新排列,并逐渐排列成实现目标函数最小值的解。在不断优化解的过程中需要摆脱贪婪算法的局限性,能有一定的概率跳出局部最优,达到全局最优。 2.2 模拟退火过程 在高温条件下,粒子的能量较高,可以自由运动和重新排列。在低温条件下,粒子能量较低。如果从高温开始,非常缓慢地...
当温度由初始值逐渐 降到最低温度时,即可得到最低的内能,也就是算法的最优解。 2算法步骤: (1)设置算法的参数:初始温度,结束温度,温度衰减系数,每个温度下的扰动次数,初始状态,初始解 (2)对状态产生扰动,计算新状态下的解,比较两个解的大小,判断是否接受新的状态 (3)在此温度下,对步骤(2)按设置的扰动次...
编程实现 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); position=sort(randi(m,num...
模拟退火算法就是在搜索过程中,不仅接受更优解,而且在满足一定概率的情况下接受劣解。接受更优解使解不断收敛,接受劣解有助于跳出某个局部最优解。 模拟退火算法 Part 1 模拟退火算法的自然界原型 Point 1 退火 顾名思义,模拟退火算法就是在模拟退火。
在使用MATLAB实现模拟退火算法之前,我们需要配置一些初始参数,包括起始温度、终止温度、温度衰减系数等。这些参数的合理设定对算法的效果至关重要。 2.2 初始解的生成 在模拟退火算法中,我们需要随机生成一个初始解,作为搜索的起点。这个初始解可以是随机生成的,也可以是根据问题本身的特性生成的。 2.3 判定条件 模拟退火...
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为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。这是一种经典的元启发式算法模型,可用于组合优化等问题。 算法流程图 Metropolis准则...
模拟退火算法MATLAB实现 计算-x^2-4x+3的最大值: 主函数: MATLAB 代码语言:txt 复制 clc; clear; k = 0.1; r = 0.9; T = 2000; T_min = 20; glb = -4.0; lub = 4.0; gen = 100000; best = func(rnd(glb,lub)); best_min = 9999; ...
模拟退火算法可以粗分为以下几个步骤: 1,初始温度的设置、初始解的生成、设置每个温度下产生解的个数。 2,产生新解。 3,计算代价函数差。 4,Metropolis判别。(别被名词吓住,形式上是很简单的一个原则) 5,降温。 6,判断温度是否小于一个给定量。是,则结束;否,则跳转到第2步。