优化算法系列之模拟退火算法（1）——基本原理枯燥版本推荐书籍-->《智能优化算法及其MATLAB实例(第二版)》知乎上的形象描述： 一个锅底凹凸不平有很多坑的大锅，晃动这个锅使得一个小球使其达到全局最低点。一开始晃得比较厉害，小球的变化也就比较大，在趋于全局最低的时候慢慢减小晃锅的幅度，直到最后不晃锅，小球达到全局最低。1.历史（不感兴趣可以跳过） 著名的模拟退火算法，它是一种基于蒙特卡
转载
2023-07-20 15:34:03
131阅读
模拟退火算法原理模拟退火算法来源于固体退火原理，在数学建模中经常用到，其基本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Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数
转载
2024-06-30 11:17:21
116阅读
模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想 模拟退火算是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。 算法描述： &nbs
转载
2024-05-30 22:31:21
38阅读
模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）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。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。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。模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算
转载
2024-01-12 14:24:08
68阅读
什么是模拟退火：模拟退火（Simulated Annealing，简称SA）是一种通用 概率算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻 命题的 最优解。 “模拟退火”来自冶金学的专有名词淬火 “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
转载
2023-06-25 23:21:28
86阅读
问题描述设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离，i，j=1，2 … n，则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。算法设计给定一个初始解，可以是随机生成的也可以是一个顺序序列。给定一个足够大的初始温度和每个温度下迭代的次数。每次迭代产生一个新的解，根据Metropolis准则来判断是否接受新的解。模拟退火算法总是接受更好的解并以一定的概率接
转载
2024-02-03 17:37:17
38阅读
科普参照大话解析模拟退火
转载
2014-05-07 23:34:00
158阅读
2评论
模拟退火 爬山算法（Hill Climbing） 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前的解空中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如下图所示：假设C点为当前解，
转载
2018-10-26 20:52:00
181阅读
2评论
简介 随机这种东西，貌似在ACM里好像就是用于骗分。 但其实有更多实际的用处（用代替防止快排退化，用构建Treap树保持二叉搜索树的平衡等等），还有就是模拟退火算法，也算是随机化算法中一个极好的例子吧。 模拟退火是一种随机化算法，常用于求函数极值。当一个问题的方案数量极大（甚至是无穷的），我们一般有
转载
2018-11-23 22:09:00
263阅读
2评论
模拟退火 问题引入 $,n,\(个有\),k,\(维性质以及价值\),w,\(的物品，放入\),m,\(个有\),k,$维限制的背包中，求总价值最大值 爬山&贪心 这题有一个显而易见的错误做法，先把物品按某种神秘方式排序，然后贪心地放入背包 于是考虑乱搞，每次random_shuffle一下物品，再 ...
转载
2021-10-18 18:18:00
187阅读
2评论
模拟退火算法是一种选择算法，这里介绍了该算法求解一元函数得案例。多元函数案例自己相应得修改，这里采用的是Matlab编写....算法原理在程序注释里已经有了，就不再多描述......注意：函数M文件夹和主程序要分开写%fun_sigv函数M文件夹function y = fun_sigv(x) %Rastrigr 函数 y = x.*sin(10*x*pi) + 2;%主程序clc
转载
2024-08-09 00:32:33
19阅读
退火这个词，其实是铁匠发明的。它的意思很简单，就是将铁匠炉烧热后，再把下边的火撤掉，让金属在炉子里边慢慢冷却。人们发现，这个缓慢的降温过程能消除金属内部的各种缺陷，使得其恢复能量最低的状态。后来，受到退火工艺的启发，研究人员把将退火的缓慢的降温思路推广开来，用于寻找复杂函数的全局最优值。举个简单的例子，氦原子在金属中空位附近运动时，其势能函数大概长这样： Mo中He
注：本篇随笔依据《Matlab在数学建模上的应用》中第6章介绍来写，主要介绍模拟退火思想及其Matlab实现（博客以及Matlab小白，若有不当欢迎指出）模拟退火简介模拟退火（SA）是一种通用概率算法，用来在一个大的搜寻空间内寻找问题的最优解。
优点：可以有效解决NP难问题，避免陷入局部最优。对初值没有强依赖关系。编程工作量小，易于实现。统计上可以保证找到全局最优解。能够处理任意程度的非线性、不连
转载
2023-09-08 08:49:09
23阅读
简单直观解释: 模拟退火算法详细解释: 应用实例笔记: ://zhuanlan.zhihu.com/p/33184423模拟退火算法路径规划(python): 物理退火: 航迹规划: ://guyuehome.com/17847 是一种适用于
转载
2023-08-07 14:13:17
340阅读
1.模拟退火概念： 最优化算法，随机从某一状态开始，然后随机生成一个较小的随机数（扰动量），然后得到新的状态。若新状态比原状态好，则直接更新。若新状态比原状态差，则根据随机产生0~1之间的随机数和，状态转移概率（Metropolis准则）抉择是否更新状态。模拟退火算法是一种启发式搜索算法，即按照预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获取的中间信息将用来改进控制策略简单说就是： 更新x：根据已有的x，
转载
2023-12-14 02:51:24
52阅读
1、算法简介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。需要注意的是一定要徐徐冷却，也就是物体和外界温度相差越低，退火时间越长退火的效果就越好。这也就是这算法名字的由来。2、基本步骤（1）生成初始解T0（2）生成新解Tn+1（3）使用评价函数
转载
2023-08-17 23:25:59
231阅读
前言模拟退火 \(Simulated\) \(Annealing\) ， 简称 \(SA\) ，最早在 \(1953\) 年由 \(N. Metropolis\)本文题目链接算法思想模拟退火是随机化搜索的一种，若随机化搜索写得好，则可以实现高效率和答案的正确率高（虽说不是 \(100\%\)模拟退火，顾名思义，是模拟工业上固体降温的过程。先将固体加温到一定的温度后，在按照适当的温度进行冷却，冷却到
# Java 实现模拟退火算法的指南
模拟退火算法(Simulated Annealing)是一种用于寻找全局最优解的优化算法，灵感来源于物理学中的退火过程。本文将带你逐步实现这个算法。
## 流程概述
首先，让我们整理一下实现模拟退火算法的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[初始化温度和其他参数]
B --> C[生成初始解]
原创
2024-10-14 03:15:48
117阅读
求解某一个方程fun(x)的极小值，很常见的以一种情况是当前的x不管增大还是减小，函数值fun(x)均是增大，这时x就是极值。这是一种完完全全的贪心算法。这样求出的极小值，并不一定整段函数的全局极小值，而极可能是局部极小值。例如下图
可以看出，有三个点，均是极小值点，在这是三个点处，不管增大变量，或是减小变量，目标函数的值都会增大。
转载
2023-10-26 12:18:28
80阅读
在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等。这些算法或理论都有一些共同的特性(比如模拟自然过程)，通称为“智能算法”。它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地。这些算法都有什么含义？首先给出个局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索的形象比喻：为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。1．兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了
转载
2024-08-12 14:15:48
42阅读
