matlab模拟退火优化bp
matlab的模拟退火工具箱怎么打开
1、在命令窗口中输入，>> optimtool %打开模拟退火工具箱 2、在solver选择框中，选择simulannealbnd 3、在目标函数栏输入@simple 4、在初值栏输入[0.5 0.5]5、在Lower栏输入[-64 -64]，Upper栏输入[64 64]6、点击start，运行 7、结果如下 ...
求一个模拟退火算法优化BP神经网络的一个程序(MATLAB)
“模拟退火”算法是源于对热力学中退火过程的模拟，在某一给定初温下，通过缓慢下降温度参数，使算法能够在多项式时间内给出一个近似最优解。退火与冶金学上的‘退火’相似，而与冶金学的淬火有很大区别，前者是温度缓慢下降，后者是温度迅速下降。“模拟退火”的原理也和金属退火的原理近似：我们将热力学...
matlab模拟退火工具箱求二元函数极小值
没必要建立m文件吧，直接用匿名函数就行：>> f_xy = @ (x,y)(20+x*x+y*y-10*(cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y)));>> f = @(x)f_xy(x(1),x(2));>> [x,fval] = simulannealbnd(f,rand(1,2))Optimization terminated: change in best function value less than options.TolFu...
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。
请问一下遗传算法,模拟退火算法和遗传模拟退火算法的区别,最好能有根据...
遗传算法是种群择优，模拟退火是择优降火，里头的差别不大，就是生成新链，然后计算适应度什么的。这两种优化算法都能解决TSP问题，源代码没有，不过matlab有工具箱可以实现吧，你再找找。
matlab全局优化与局部优化
simulannealbnd 模拟退火完成一个随机搜索，通常，模拟退火算法接受一个点，只要这个点比前面那个好，它也偶而接受一个比较糟的点，目的是转向不同的盆。patternsearch 模式搜索算法在接受一个点之前要看看其附近的一组点。假如附近的某些点属于不同的盆，模式搜索算法本质上时同时搜索若干个盆。下面我就...
数学建模算法有哪些
8. 连续数据离散化方法。许多物理问题需要将连续数据离散化以适应计算机处理，这是许多算法的基础，如网格算法、蒙特卡洛算法和模拟退火算法。9. 数值分析算法。这些算法在高级编程语言中使用，如MATLAB，通常包括方程组求解、矩阵运算、函数积分等。10. 图象处理算法。对于涉及图形的问题，如图像展示和处理，...
matlab编程模拟光学实验
2. 光学元件类型有限，没有反射镜模型，就是说不能考虑反射镜的模型；不能倾斜和偏心；在光栅工具只能考虑透射场；没有棱镜模型。 <h\/%jM>9\/ 3. 此软件号称做衍射光学元件很强，可是仔细一看，只有傅里叶迭代的优化算法，居然没有常见的模拟退火和遗传算法---。 0f^{Rp6 4. LED整形...
求货郎担问题的matlab算法
货郎担问题有很多解法，模拟退火，遗传算法，动态规划等。基于matlab TSP问题遗传算法的实现 TSP问题（又名：旅行商问题，货郎担问题）遗传算法通用matlab程序 D是距离矩阵，n为种群个数,建议取为城市个数的1~2倍，C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定 m为...
参加数学建模有哪些必学的算法
a) 模拟退火法（SA）b) 神经网络（NN）c) 遗传算法（GA）7. 网格算法和穷举算法 8. 连续问题离散化的方法 因为计算机只能处理离散化的问题，但是实际中数据大多是连续的，因此需要将连续问题离散化之后再用计算机求解。如：差分代替微分、求和代替积分等思想都是把连续问题离散化的常用...
石狮市复方回答： “模拟退火”算法是源于对热力学中退火过程的模拟,在某一给定初温下,通过缓慢下降温度参数,使算法能够在多项式时间内给出一个近似最优解.退火与冶金学上的'退火'相似,而与冶金学的淬火有很大区别,前者是温度缓慢下降,后者是温度迅速下降.“模拟退火”的原理也和金属退火的原理近似:我们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.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.很抱歉,回答者上传的附件已失效
闵侨13311647447问： 模拟退火算法优化BP神经网络 - ？
石狮市复方回答： 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.
闵侨13311647447问： 谁能给我举一个模拟退火算法MATLAB源代码的简单例子 - ？
石狮市复方回答： 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...
闵侨13311647447问： 用MATLAB求解以下优化问题 - ？
石狮市复方回答： 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,...
闵侨13311647447问： matlab的模拟退火工具箱怎么打开 - ？
石狮市复方回答： 1、在命令窗口中输入,>> optimtool %打开模拟退火工具箱2、在solver选择框中,选择simulannealbnd3、在目标函数栏输入@simple4、在初值栏输入[0.5 0.5]5、在Lower栏输入[-64 -64],Upper栏输入[64 64]6、点击start,运行7、结果如下
闵侨13311647447问： matlab优化工具箱模拟退火法怎么用 - ？
石狮市复方回答： 从提示看,目标函数写法不正确,一、变量x1,x2,等等,要写成:x(1),x(2),....二、初始值个数,要与变量数相同,有几个x(1),x(2),...,x(5),就要有几个,如5个初始值,而你只写2个,就不对了.
闵侨13311647447问： 基于matlab的模拟退火法 - ？
石狮市复方回答： 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...
闵侨13311647447问： 怎么把退火算法求得的最优路径用matlab画图?谢谢. - ？
石狮市复方回答： 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]) ...
闵侨13311647447问： matlab 用模拟退火,使用了option的设置,如下 options = saoptimset('HybridFcn',@patternsearch,); - ？
石狮市复方回答： 这是对寻优函数搜索方式的设定,LargeScale指大规模搜索,off表示在规模搜索模式关闭,Simplex指单纯形算... 一般选择final显示最终结果. 在MATLAB运行窗口直接输入optimset可显示所有可设置的参数及对应的可选择的参...
闵侨13311647447问： matlab模拟退火用法 - ？
石狮市复方回答： matlab自带的模拟退火工具箱算法是simulannealbnd函数,输入参数是fun,x0,lb,ub,没有约束项,所以,你这个不能用.可换别的算法.
