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,通过接受偶尔的次优解来避免局部最优(Local Optimum)...
// 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...
退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制,包括控制参数的初值 t 及其衰减因子Δt 、每个 t 值时的迭代次数L和停止条件S。 2 退火算法实现 2.1 算法流程 (1) 初始化:初始温度T(充分大),初始解状态S(是算法迭代的起点), 每个T值的迭代次数L (2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步: (3) 产生新解S′...
现代模拟退火算法形成于20世纪80年代初,在热力学上,退火(annealing)现象指物体逐渐降温的物理现象,温度愈低,物体的能量状态会低;够低后,液体开始冷凝与结晶,在结晶状态时,系统的能量状态最低。大自然在缓慢降温(亦即,退火)时,可“找到”最低能量状态:结晶。但是,如果过程过急过快,快速降温时,会导致不是最低能态...
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（Simulated Annealing，SA）是一种概率型优化算法，它受到冶金学中退火过程的启发。在冶金学中，将材料加热到高温，然后缓慢冷却，可以减少材料内部的缺陷，提高其晶体结构的有序性。模拟退火算法将这一过程抽象化，用于解决数学优化问题。一、基本原理 1. 初始状态：算法从一个随机解或某个初始解开始。2. ...
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); ...
退火算法(Simulated Annealing)是一种全局优化算法,用于在搜索空间中找到最优或近似最优解。它通过模拟固体退火的过程来搜索解空间,并在搜索过程中允许一定程度的不稳定性和随机性。 算法原理: 初始化一个初始解,并确定初始温度和退火率。 在每个温度下,通过扰动当前解来生成一个新解,或者选择随机移动到相邻解。