模拟退火算法结果不稳定
模拟退火算法介绍
1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局...
模拟退火算法(SA)求解车辆路径问题(VRP)
例如，对于80个客户点和4辆车，初始参数设置下，经过4198次迭代，最优成本为1540.6057。改变参数，如限制每辆车的最大访问量，会导致不同结果，如200个客户点和16辆车的案例，最优成本显著增加为29963.1899。整个过程依赖于模拟退火算法的迭代和参数调整，以求得问题的最优解。
模拟退火原理介绍
这样做计算量十分巨大，几乎无法在有限的计算时间和计算资源下完成。在实际问题中，我们并不需要精确的最优解，只需要一个近似最优解即可，这个近似最优解与完美的最优解应该足够接近。模拟退火（Simulated Annealing, SA）算法是对热力学中退火过程的模仿。将金属加热到高温，此时金属内部分子热运动非常...
模拟退火算法
从80代开始，路径长度趋于稳定，展示了算法的收敛性和效率。深入理解模拟退火，不仅需要掌握其原理，更需要在实际问题中灵活运用。随着技术的不断发展，模拟退火算法将继续在各种优化问题中绽放其独特的光彩，为全球优化提供强大支持。让我们一同探索这个算法的无限可能，发现隐藏在数据深处的最优解。
为什么模拟退火算法要以一定概率接受劣解?
这就是概率算法，电脑不知道什么是最优的和最差的。。。只要你的温度降的T<T'\/log(t)，模拟退火算法肯定能够找到最优解
有没有懂模拟退火法或者蚁群算法的高手
你是要解决实际问题，关于TSP问题我见过一种很强大的算法叫LKH,是一种邻域搜索，一个两千个多节点的TSP问题在我的机子上运行0.6秒找到全局最优解(它提供的样例)，这个LKH可以从网上下到。
遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点
模拟退火：具有局部搜索能力强、运行时间短的优点。缺点是全局搜索能力差，容易受到参数的影响。爬山算法：显然爬山算法简单、效率高，但在处理多约束大规模问题时，往往不能得到较好的解决方案。数值算法：这个数值算法的含义太宽泛了，指的是哪种数值算法，阵列算法与爬山算法一样，各有优缺点。
简述爬山算法和模拟退火算法之间的关系
1、求解方式：爬山算法和模拟退火算法求解方式有所不同。爬山算法是一种局部优化算法，它只关注当前状态及其相邻的状态，在这些状态中寻找最优解；而模拟退火算法是一种全局优化算法，它会接受不太好的解，以免陷入局部最优解。2、探索方式：在爬山算法中，每次只移动到相邻的最好状态。这比较容易收敛...
关于遗传算法的疑惑!请高人指点!非常感谢! 模拟退火遗传算法和免疫遗传...
至于这些算法的比较，你可以查查相关的论文。特别是首先提出该改进算法的论文，不过要注意，国内的论文的实验结果可信程度还是值得怀疑的。作者往往为了“证明”其算法的优势，只列举那些对算法效果有利的实验结果，不好的结果经常不列出来。所以你看到别人说什么算法好，但你自己用的时候却没发现该算法的...
基于模拟退火算法的车间调度优化matlab仿真,输出甘特图
优化结果以甘特图的形式呈现，甘特图是一种直观显示项目进度和关系的工具，由Henry Gantt创建，以条状图展示活动顺序和持续时间。它有助于管理者跟踪项目进度，评估工作负载，并根据不同形式如计划图表、负荷图表等区分不同的信息。MATLAB的核心程序则负责模拟退火算法的具体实现，通过算法模拟退火优化过程，然...
别宙羚羊： 模拟退火算法,蚁群算法和遗传算法都是启发式随机搜索算法,这种算法理论上式不可能得到最优解的,只能去接近它,由于初始解是随机的,所以每次运行结果必然是不一样的.根据你问题的规模运行数十次和数百次,然后求平均值,可以判断你的算法优劣.
安图县15085897411： 模拟退火算法 一定能收敛到全局最优解吗 - ？
别宙羚羊： 不一定,这是一个随机算法,这就意味着它有可能会止步于部分最优解.所以一般比赛的时候都要交上好几遍来通过代码
安图县15085897411： 什么情况下量子退火算法优于模拟退火算法 - ？
别宙羚羊： 1、模拟退火算法是一种新的随机搜索方法,它是近年来提出的一种适合于解决大规模组合优化问题的通用而有效的近似算法.与以往的近似算法相比,模拟退火算法具有描述简单、使用灵活、运用广泛、运行效率高和较少受到初始条件约束等...
安图县15085897411： 模拟退火算法能不能人为加入权重 - ？
别宙羚羊： :模拟退火是一种优化算法,它本身是不能独立存在的,需要有一个应用场合,其中温度就是模拟退火需要优化的参数,如果它应用到了聚类分析中,那么就是说聚类
安图县15085897411： 请问各位大神模拟退火的新解的算法是不是任意都可以? - ？
别宙羚羊： 应该是随意地产生都可以,但是从算法收敛的效率来看,最好是不要产生已经经历过的状态,类似于禁忌搜索,可以让算法更有效.
安图县15085897411： 遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点 - ？
别宙羚羊： 遗传算法:优点是能很好的处理约束,能很好的跳出局部最优,最终得到全局最优解,全局搜索能力强;缺点是收敛较慢,局部搜索能力较弱,运行时间长,且容易受参数的影响. 模拟退火: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. 爬山算法:显然爬山算法较简单,效率高,但是处理多约束大规模问题时力不从心,往往不能得到较好的解. 数值算法:这个数值算法的含义太广,你说的是哪一种数值算法?多数数组算法与爬山算法的有优缺点类似.PS:望采纳!
安图县15085897411： 请问Metropolis准则是什么啊? - ？
别宙羚羊： 模拟退火算法来源于固体退火原理,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.根据...
安图县15085897411： 谁能给我举一个模拟退火算法MATLAB源代码的简单例子 - ？
别宙羚羊： clear clc a = 0.95 k = [5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4]; k = -k; % 模拟退火算法是求解最小值,故取负数 d = [2;5;18;3;2;5;10;4;11;7;14;6]; restriction = 46; num = 12; sol_new = ones(1,num); % 生成初始解 E_current = inf;E_best = inf; % E_current...
安图县15085897411： 用MATLAB求解以下优化问题 - ？
别宙羚羊： clear clc%求解优化函数 f=@(x) x(1).*x(1)+x(2).*x(2)+2.*x(3).*x(3)+x(4).*x(4)-5.*x(1)-5.*x(2)-21.*x(3)+7.*x(4)+1; x0=[1,1,1,1]; %初始解向量 options=optimset('maxfunevals',10000,'algorithm','active-set'); m=fmincon(f,[1,2,2,2],[],[],[],[],[],[],@mycon1,...
安图县15085897411： 模拟退火算法在数学建模中用的多吗 - ？
别宙羚羊： 多用于迭代模型,训练后收敛到稳定状态
