// 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...
退火算法的关键在于合理设置初始温度、退火率和停止条件,以及根据具体问题设计合适的目标函数和邻域结构。 算法原理 退火算法(Simulated Annealing)是一种元启发式优化算法,模拟了固体退火过程中的原子热运动,在解空间中通过接受劣解的策略来搜索最优解。退火算法主要用于解决组合优化问题和全局优化问题,在寻找最优解时具...
退火算法 是一种启发式优化算法,灵感来源于金属退火过程。在金属退火中,将金属加热到高温然后逐渐冷却,以消除内部结晶缺陷,使其达到更稳定的状态。类比于优化问题,退火算法通过模拟这个过程,从一个高温状态开始,逐渐减小温度,使系统跳出局部最小值,最终趋向全局最优解。 基本思想: 1. 初始化: 随机生成初始解。 2....
退火算法的核心思想: 模拟物理退火过程: 在物理退火中,金属加热到高温后,原子处于高能态,运动非常活跃,能够跳出局部能量最低的状态。当温度逐渐降低时,原子的运动减慢,系统趋于稳定,最终可能达到全局最小能量状态(最优解)。 退火算法通过类似的方式在解空间中进行搜索,逐步降低“温度”来控制搜索的范围和随机性。 接...
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...
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. ...
模拟退火算法 模拟退火算法包含两个部分即Metropolis算法和退火过程,,分别对应内循环和外循环。外循环就是退火过程,将固体达到较高的温度(初始温度T(0)),然后按照降温系数alpha使温度按照一定的比例下降,当达到终止温度Tf时,冷却结束,即退火过程结束。 Metropolis...
‘退火’是物理学术语,指对物体加温在冷却的过程。 模拟退火算法来源于晶体冷却的过程,如果固体不处于最低能量状态,给固体加热再冷却,随着温度缓慢下降,固体中的原子按照一定形状排列,形成高密度、低能量的有规则晶体,对应于算法中的全局最优解。 而如果温度下降过快,可能导致原子缺少足够的时间排列成晶体的结构,结果...