模拟退火算法不足之处
模拟退火算法?
尽管模拟退火算法强大，但并非完美无缺。首要挑战是参数的设置，如初始温度和马尔科夫链长度，过高或过低都可能影响搜索效率和结果。实验表明，较长的马尔科夫链和较高的初始温度有利于全局搜索，但时间成本也随之增加。退火速度也是一个关键因素，过快的退火可能导致搜索不足，而动态调整退火系数可以优化后期...
什么是启发式算法?
虽然人们研究对启发式算法的研究将近50年,但它还有很多不足:1.启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。2.由于NP理论,各种启发式算法都不可避免的遭遇到局部最优的问题,如何判断3.各种启发式算法都有个自优点如何,完美结合。4.启发式算法中的参数对算法的效果起著至关重要的作用,如何有效设置参数。5.启发算法缺...
自适应遗传算法和标准遗传算法区别
2、应用思想不同：自适应遗传算法应用了模拟退火思想中拉伸的思想，有一定的可取之处，但无法解决早熟问题，并没有将模拟退火算法的爬山能力融入遗传算法中。
用遗传算法求解配送路线优化问题时,交叉率和变异率怎么设定?
针对遗传算法的一些不足,将模拟退火算法与之结合,并加入记忆装置,从而构造了物流配送路径优化问题的一种有记忆功能的遗传模拟退火算法。该算法的特点是扩大了原有遗传算法的搜索邻域,在一定概率控制下暂时接受一些恶化解。同时利用记忆装置保证了在一定终止条件下所得的最终解至少是搜索过程中曾得到所有解中的最优解。...
请教选址研究问题!
这一研究的不足是神经网络的训练需要大量的数据,在对数据的获取有一定的困难的情况下,用神经网络来研究是不恰当的。在应用ANN时,我们应当注意网络的学习速度、是否陷入局部最优解、数据的前期准备、网络的结构解释等问题,这样才能有效及可靠地应用ANN解决实际存在的问题。 (三)模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated...
几种常见物流选址模型的优劣和发展
不足:将可变费用改为按线性关系处理, 这种倒退主要来自求解的考虑, 但求解此模型的计算量仍很大。由于变量和约束条件众多、形式复杂, 一般用启发式算法求解。 设计使用法求解, 用组合进化方法求解该类问题。上述求解都是基于这两个基本假设:一是主要考虑运输费用;二 是不存在竞争对手。提出了九个基本的选址模型, ...
路径规划详细资料大全
路径规划的方法有很多,根据其自身优缺点,其适用范围也各不相同。根据对各领域常用路径规划算法的研究,按照各种算法发现先后时序及算法基本原理,将算法大致分为四类:传统算法、图形学的方法、智慧型仿生学算法和其他算法。 传统算法 传统的路径规划算法有:模拟退火算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜寻算法等。 (...
地下水管理模型求解方法研究进展
需要指出的是,遗传算法是一种近似算法和全局优化算法,其收敛速度和解的精度受控于该算法的某些参数选取;对于大规模、多变量的地下水管理问题,其收敛速度较慢,计算时间长,这是遗传算法在求解复杂地下水管理模型的不足之处。 1.2.3.2 模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SAA) 模拟退火算法是局部搜索算法的扩展...
数学模型反演解法概述
并最终达到某种平衡。模拟退火算法是基于金属退火的机理而建立的一种全局最优化方法，它能够以随机搜索技术从概率的意义上找出目标函数的全局最小点。模拟退火算法的主要缺点是解的质量与求解时间之间存在矛盾，该算法对于多应力期模型和大量水文地质参数的反演，收敛缓慢，得不到满意的结果。
混沌优化算法可以求解全局最优解吗
为此,实际应用中通过在多个初始点上使用传统数值优化方法来求取全局解的方法仍然被人们所采用,但是这种处理方法求得全局解的概率不高,可靠性低,建立尽可能大概率的求解全局解算法仍然是一个重要问题。近年来基于梯度法的全局最优化方法已经有所研究[2],基于随机搜索技术的遗传算法和模拟退火算法等在全局优化问题中的...
兰考县肤疾回答： 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!
苦届17839833871问： 比较模拟退火算法和遗传算法相同点和不同点？
兰考县肤疾回答： 模拟退火的话进化是由参数问题t控制的,然后通过一定的操作产生新的解,根据当前解的优劣和温度参数t确定是否接受当前的新解. 遗传算法主要由选择,交叉,变异等操作组成,通过种群进行进化. 主要不同点是模拟退火是采用单个个体进行进化,遗传算法是采用种群进行进化.模拟退火一般新解优于当前解才接受新解,并且还需要通过温度参数t进行选择,并通过变异操作产生新个体.而遗传算法新解是通过选择操作进行选择个体,并通过交叉和变异产生新个体. 相同点是都采用进化控制优化的过程.
苦届17839833871问： 请问模拟退火算法的重要性如何? - ？
兰考县肤疾回答： 那个模拟退火效率低了点....一般都是把模拟退火和遗传算法结合起来吧...而且神经网络应用非常非常广,相比模拟退火来说...
苦届17839833871问： 什么情况下量子退火算法优于模拟退火算法 - ？
兰考县肤疾回答： 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...
苦届17839833871问： MATLAB模拟退火求解最优化问题时每次的结果都不一样,如何解决?回答后适当加分 - ？
兰考县肤疾回答： 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.
苦届17839833871问： mcm 模拟退火算法 有什么用 - ？
兰考县肤疾回答： 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
苦届17839833871问： 模拟退火算法 一定能收敛到全局最优解吗 - ？
兰考县肤疾回答： 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
苦届17839833871问： 模拟退火算法的简介 - ？
兰考县肤疾回答： 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出.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...
苦届17839833871问： 为什么说模拟退火算法优于局部搜索算法 - ？
兰考县肤疾回答： 该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优点
