模拟退火算法是一种用于解决全局优化问题的算法。它是一种概率演算法,基于物理学中材料退火的概念。算法的基本思想是通过随机游走在解空间中来找到全局最优解。算法的主要步骤是:

  1. 选择一个初始解作为当前解;
  2. 在当前解的邻域中随机选择一个新解;
  3. 根据当前温度以及新解与当前解的质量差距计算接受概率;
  4. 如果新解的质量更优或者被接受概率大于一个随机数,则接受新解作为当前解;
  5. 按照一定的规则降温,直到达到终止条件。

模拟退火算法是一种非常通用的全局优化算法,可以应用于许多不同类型的问题。它的优点是简单易行,不需要许多参数的调整,可以找到全局最优解。缺点是收敛速度比较慢。

模拟退火算法是一种元启发式算法,它模拟了物理系统中热力学过程中物质的退火过程,用来解决全局最优化问题。

下面是一个简单的 Python 示例,展示了如何使用模拟退火算法来求解函数 f(x) = x^2 的最小值:

import random

  # 模拟退火算法

  def simulated_annealing(f, x0, T, T_min, alpha):

      x = x0

     while T > T_min:

         x_new = x + random.uniform(-1, 1)

         delta_e = f(x_new) - f(x)

         if delta_e < 0:

           x = x_new

       else:

        p = random.uniform(0, 1)

      if p < exp(-delta_e / T):

        x = x_new

    T = T * alpha

     return x

  # 测试函数

  def f(x):

     return x**2

  # 测试

  x0 = 2

  T = 100

  T_min = 0.01

  alpha = 0.99

  result = simulated_annealing(f, x0, T, T_min, alpha)

  print(result)

  运行结果将是一个接近于 0 的值。

模拟退火算法的具体参数值,如初始温度,最终温度,温度衰减率等都是根据具体问题来调整的。

转载说明:本文部分内容引用自说透模拟退火算法——WorkWin管理专家监控软件 ,转载请提供出处。

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