模擬退火演算法結果

模擬退火演算法系列之(二):一個例項

為什麼我的眼裡常含淚水?因為我有一個演算法不會。為了節約點眼淚,今天我們就來介紹著名的模擬退火演算法(Simulated Annealing),它是一種基於蒙特卡洛思想設計的近似求解最優化問題的方法。 這是本系列文章的第二篇,我們通過一個例項來程式設計演示模擬退火的執行。特別地,我們這裡所採用的例項 […]

模擬退火演算法引數分析

模擬退火演算法引數分析 一  模擬退火演算法介紹 模擬退火演算法是一種尋找全域性最優解的優化方法,核心思想就是以一定概率接收差解,並且這個概率會隨著退火溫度逐漸降低。一個比較形象的比喻是:一個鍋底凹凸不平有很多坑的大鍋,晃動這個鍋使得一個小球使其達到全域性最低點。一開始晃得比較厲害,小球的變化也就比 […]

模擬退火演算法總結(含例子)

一.模擬退火演算法概述   模擬退火演算法來源於固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最後在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨於平衡的概率為e-ΔE […]

模擬退火演算法例子

求解某一個方程fun(x)的極小值,很常見的以一種情況是當前的x不管增大還是減小,函式值fun(x)均是增大,這時x就是極值。這是一種完完全全的貪心演算法。這樣求出的極小值,並不一定整段函式的全域性極小值,而極可能是區域性極小值。 例如下圖   可以看出,有三個點,均是極小值點,在這是三個點處,不管 […]