模拟退火算法的研究现状
模拟退火法[1,]
模拟退火算法最早在1953年由 Metropolis等人提出。在地球物理中的最早应用是Rothman在1983年利用模拟退火算法处理地震资料的剩余静校正。模拟退火法也是类似于蒙特卡洛法的随机搜索方法。但是在产生模型的过程中引入一些规则，能有效地加快搜索速度，有时又称这类方法为启发式蒙特卡洛法。模拟退火法概念源于统计...
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。
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...
模拟退火原理介绍
假定我们需要求解一个函数f(x)的最小值，那么模拟退火算法的过程描述如下：产生新解的方式很多，以二进制编码为例，假如一个解为01001101，可以随机选取一位进行取反。假如选中了第3位，则第3位按位取反，新解为01101101。这个过程有点类似于遗传算法中的基因突变。上述算法描述中每个温度值只产生了...
旅游线路最优化问题的研究
（二）基于遗传算法的研究 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，具有全局搜索能力和较强的鲁棒性，在旅游线路的优化问题中，遗传算法通常用于解决多目标优化问题，如最小化旅游时间、最小化旅游费用等。（三）基于模拟退火算法的研究 模拟退火算法是一种基于热力学原理的优化算法，具有较好的全局搜索...
给工程师们讲量子计算(04):量子退火计算机(part1)
量子退火计算机的核心是模拟退火算法，起源于1953年的蒙特卡洛模拟法，1983年被S.Kirkpatrick等人发展为解决组合优化问题的方法。这个过程借鉴了热力学中的退火概念，即系统在降温过程中趋向于最低能量状态。在计算机模拟中，模拟退火算法引入随机性，允许接受较差解以寻求全局最优，不同于单纯贪婪策略。量子退...
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...
最大团问题常用算法
为提高解的质量，局部搜索启发式算法如K-interchange，通过扩展搜索区域，如在极大团S的邻居中继续搜索，采用不同的邻居定义，如K-neighbor，来提高算法性能。DLS-MC算法是plateau search和迭代改善法的混合，引入惩罚函数动态调整解的质量，实验结果表现出色。智能搜索算法如遗传算法、禁忌算法和模拟退火算...
刘金明科研成果
刘金明先生在科研领域取得了显著的成果，其中包括论文的发表和课题的研究。他的学术贡献主要体现在以下几个方面：首先，他撰写了名为“基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由算法”的论文，该研究发表在2007年的《计算机工程》第五期，为组播路由问题提供了创新的解决方案。这篇论文的国际影响力也得到了体现，...
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”...
宜兴市安浮回答： 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...
俞茜14763553814问： 模拟退火算法的简介 - ？
宜兴市安浮回答： 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...
俞茜14763553814问： 英语翻译本文讲述经典智能优化算法与新型智能优化算法的基本原理,介绍了遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法的规则,并阐述他们的发展现... - ？
宜兴市安浮回答：[答案] The paper discribes the basic principles of the Classic Intelligent Optimization Algorithms (CIOA) and the New Intelligent ... Take the Antenna Array (AA) for example, by using MATLAB software, the simulation of GA, AGA and PSA through AA can be ...
俞茜14763553814问： 什么是退火算法? - ？
宜兴市安浮回答： 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...
俞茜14763553814问： 比较模拟退火算法和遗传算法相同点和不同点？
宜兴市安浮回答： 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.
俞茜14763553814问： 为什么说模拟退火算法优于局部搜索算法 - ？
宜兴市安浮回答： 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
俞茜14763553814问： 退火如何检验?标准又是什么? - ？
宜兴市安浮回答： 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...
俞茜14763553814问： 请问模拟退火算法的重要性如何? - ？
宜兴市安浮回答： 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...
俞茜14763553814问： 谁能帮我翻译一下我的毕业论文的题目:基于模拟退火算法解决旅行商问题 - ？
宜兴市安浮回答： Based on simulated annealing algorithm to solve traveling salesman problem
俞茜14763553814问： 说某种算法具有上山性是什么意思?下山性又是什么意思?？
宜兴市安浮回答： 模拟退火法具有全局优化的性质在于它不仅具有“下山性”,而且具有“上山性”,即在迭代过程中可以有条件接受目标函数衰退的设计点,但这种可能性随着控制参数的减小而降为零;同时,模拟退火法在迭代过程中新点的选取由概率决定,...
