模拟退火算法图解
退火算法的应用领域及示例
作为模拟退火算法应用，讨论旅行商问题(Travelling Salesman Problem,简记为TSP)：设有n个城市，用数码1,…,n代表。城市i和城市j之间的距离为d(i,j) i,j=1,…,n．TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次的一条回路，且其路径总长度为最短.。求解TSP的模拟退火算法模型可描述如下：解空间 解空间S是...
退火算法是什么?
探索深度：退火算法的奥秘揭示在数学与计算机科学的交叉领域，退火算法就像一颗智慧的钻石，其独特的理念源自一个生动的物理现象。想象一下，你手握一只大锅，底部坑洼不平，如同一个复杂问题的高维地形。在这个锅中，一个小球代表问题的解，我们试图通过轻轻摇晃锅，引导小球逐渐滑向全局最低点，即问题的最...
什么是正交试验、粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法?
正交试验方法、粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法都是优化算法，但它们在应用领域、优化目标、优化过程等方面存在一些不同。应用领域：正交试验方法主要应用于实验设计和质量控制，通过有限数量的试验系统地测试和评估各种因素对产品或过程的影响，以确定最佳方案。粒子群算法是一种通过模拟鸟群觅食行为而发展...
模拟退火的原理
算法先以搜寻空间内一个任意点作起始：每一步先选择一个“邻居”，然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。模拟退火的基本思想:(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，……，...
遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点
遗传算法：其优点是能很好地处理约束，跳出局部最优，最终得到全局最优解。缺点是收敛速度慢，局部搜索能力弱，运行时间长，容易受到参数的影响。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...
模拟退火法的介绍
模拟退火算法（Simulate Anneal Arithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明。而V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。
模拟退火法(SA)和遗传算法(GA)的专业解释?
模拟退火的原理也和金属退火的原理近似：将热力学的理论套用到统计学上，将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子；分子的能量，就是它本身的动能；而搜寻空间内的每一点，也像空气分子一样带有“能量”，以表示该点对命题的合适程度。演算法先以搜寻空间内一个任意点作起始：每一步先选择一个“邻居”...
matlab用模拟退火法求函数f(x,y)=sin(xy)+x^2+y^2的最小值。
能解释一下为什么要用模拟退火法吗？这个函数的最小值直接观察就能看出来在x=y=0处，或者用fminunc也可以求解：x=fminunc(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2,[0 0])当然，用模拟退火算法也很简单，换一下函数即可：x=simulannealbnd(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2...
有关启发式算法(Heuristic Algorithm)的一些总结
目前比较通用的启发式算法一般有模拟退火算法（SA）、遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）。模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)的思想借鉴于固体的退火原理，当固体的温度很高的时候，内能比较大，固体的内部粒子处于快速无序运动，当温度慢慢降低的过程中，固体的内能减小，粒子的慢慢趋于有序，最终，当...
有没有懂模拟退火法或者蚁群算法的高手
以前写过一个用模拟退火求解TSP的程序，如果需要我可以发给你。如果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。
开福区美珞回答： 退火算法 Simulate Anneal Arithmetic (SAA,模拟退火算法) 模拟退火算法 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...
车钱19242145350问： 模拟退火算法的简介 - ？
开福区美珞回答： 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...
车钱19242145350问： 基于matlab的模拟退火法？
开福区美珞回答： function [xo,fo] = Opt_Simu(f,x0,l,u,kmax,q,TolFun) % 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点, 且 l <= x <= u % f为待求函数,x0为初值点,l,u分别为搜索区间的上下限,kmax为最大迭代次数 % q为退火因子,TolFun为函数容许误差 %%%%算法第一...
车钱19242145350问： 模拟退火算法是什么 - ？
开福区美珞回答： 其实你别想象的太复杂,它的思想搞清楚就好了,他首先是个算法,这个算法的目的是求解,精髓是求最优解,它能使解在迭代过程中跳出局部最优的陷阱,怎么跳出的,是通过接受不好的解,继续迭代,这样就可以从整体上考虑,求出最优解.这是它的精髓,知道这个思想之后,看看程序代码,就可以理解了.希望能帮你.
车钱19242145350问： 退火如何检验?标准又是什么? - ？
开福区美珞回答： 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...
车钱19242145350问： 怎么把退火算法求得的最优路径用matlab画图?谢谢. - ？
开福区美珞回答： 会用模拟退火,那么下面这段代码你该懂的~ function DrawPath(Chrom,X)%% 画路径函数%输入% Chrom 待画路径 % X 各城市坐标位置 R=[Chrom(1,:) Chrom(1,1)]; %一个随机解(个体) figure; hold on plot(X(:,1),X(:,2),'o','color',[0.5,0.5,0.5]) ...
车钱19242145350问： 模拟退火算法优化BP神经网络 - ？
开福区美珞回答： bp神经元网络的学习过程真正求解的其实就是权值的最优解,因为有可能会得出局部最优解,所以你才会用模拟退火来跳出局部最优解,也就是引入了逃逸概率.在这里你可以把bp的学习过程理解成关于 误差=f(w1,w2...) 的函数,让这个函数在模拟退火中作为目标函数,再加上模拟退火的一些初始参数(初始温度啊,退火速度啊等等),就能找到权值解空间的一个不错的最优解,就是一组权向量.把权向量带入到bp当中去,输入新的对象,自然就能算出新的输出了.算法学习要脚踏实地,你要先学会神经元,在学会退火,两个的结合你才能理解.
车钱19242145350问： 谁能给我举一个模拟退火算法MATLAB源代码的简单例子 - ？
开福区美珞回答： 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...
车钱19242145350问： matlab用模拟退火法求函数f(x,y)=sin(xy)+x^2+y^2的最小值. - ？
开福区美珞回答： 能解释一下为什么要用模拟退火法吗?这个函数的最小值直接观察就能看出来在x=y=0处,或者用fminunc也可以求解:x=fminunc(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2,[0 0]) 当然,用模拟退火算法也很简单,换一下函数即可:x=simulannealbnd(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2,[0 0])
