抽象来源：模仿冶金过程中的退火原理。核心思想：在冶金退火过程中，随着温度的下降，系统内部分子的平均动能逐渐降低，分子在自身位置附近的扰动能力也随之下降，即分子自身的搜索范围随着温度的下降而下降。利用该特性，我们可以对给定状态空间（待求解空间）内的某个状态产生函数（待求解函数）的最值进行求解。在高温状态下，由于分子的扰动能力较强，对较差状态（远离最值所对应的状态）的容忍性高，因此可以在给定状态空间内
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2023-07-05 13:53:47
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一、模拟退火算法1、模拟退火算法的定义模拟退火算法是一种现代优化算法。基于蒙特卡洛迭代求解方法的随机寻优算法，模拟退火算法于1983 年成功地应用到组合优化领域。因固体物理退火过程与组合优化问题存在着相似性，模拟退火算法对固体物质的退火过程进行一定程度的模拟，来获得问题的最优解。2、模拟退火算法的特点优点① 全局搜索能力强，统计上可以保证找到全局最优缺点① 找到最优解所耗费的时间较长，尤其是使用标
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2023-08-07 15:15:16
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%% 基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测
clear
clc
close all
format short
%% 加载训练数据
Xtr=xlsread('train_data.xlsx');
DD=size(Xtr,2);
input_train=Xtr(:,1:DD-1)';%
output_train=Xtr(:,DD)';%
%% 加载测试数据
Xt
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2023-08-26 12:11:02
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模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）简介：模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm，SA）是三大非经典算法之一，来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。原理 ：模拟退火算法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。其思想来源于固体的退火过程：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
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2024-01-16 21:24:23
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模拟退火，Simulated Annealing，SA模拟退火算法名字的由来是其参考了金属冶炼的退火过程 模拟退火可以解决TSP旅行商问题 引入当我们遇到一个爬山问题的时候首先肯定是最简单的贪心法，但是贪心会陷入局部最优解，不一定能搜索出全局最优解如图，假设C点为当前位置，贪心搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解
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2023-11-10 06:38:07
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抽象来源：美国物理学家Metropolis等人在1953年发表研究复杂系统，计算其中能量分布的文章时，使用蒙特卡洛模拟法计算多分子系统中分子能量分布。Kirkpatrick等人受其启发而发明了“模拟退火”这个名词，它模仿冶金过程中的退火原理，因为寻找问题的最优解（最值）即类似寻找系统的最低能量。因此系统降温时，能量也逐渐下降，而同样意义地，问题的解也“下降”到最值核心思想：在冶金退火过程中，退火（
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2024-08-09 12:06:56
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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，
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2023-12-14 02:51:24
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在这篇博文中，我想记录关于“模拟退火算法代码Python”的一些思考与发现。模拟退火是一种常用于求解优化问题的启发式算法，其灵感来源于金属退火过程。在许多实际场景中，如路径规划、资产配置等领域，模拟退火都显示出了良好的性能。
```mermaid
flowchart TD;
A[开始] --> B{是否达到停止条件?}
B -- 否 --> C[生成邻域解]
C -->
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
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2023-09-08 08:49:09
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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
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2023-08-07 14:13:17
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# Python模拟退火算法实现
## 1. 简介
在开始讲解如何实现Python模拟退火算法之前，我们先来了解一下什么是模拟退火算法。模拟退火算法是一种常用于优化问题的全局搜索算法，它通过模拟固体的退火过程来寻找问题的全局最优解。对于一些复杂的优化问题，模拟退火算法通常能够找到较好的解决方案。
## 2. 流程
下面是模拟退火算法的主要流程，我们将使用表格展示每个步骤的详细说明。
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原创
2023-09-01 06:44:55
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模拟退火算法1.算法简介1.1 固体退火过程：1.2 Metropolis准则1.3 冷却进度表2.算法流程2.1 状态产生函数（邻域函数）2.2 状态接受函数2.3 初温2.4 温度更新函数2.5 Metropolis抽样稳定准则2.6 算法终止准则3.算法示例3.1 TSP问题3.2 背包问题3.3 函数优化问题的求解4.算法实现5.进阶 1.算法简介模拟退火算法（Simulated Ann
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2023-06-08 17:43:34
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关于这个算法的解释的话，直接百度百科吧（摊手）：https://baike.baidu.com/item/%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E9%80%80%E7%81%AB%E7%AE%97%E6%B3%95/355508?fr=aladdin按我个人的理解的话，是解决组合优化的问题是，使用随机化的方法得到新解，如果新解比旧解要好，那么就接受。如果新解没有旧解好，那么也按一定概率[exp(-
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2023-08-24 20:09:21
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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。
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2023-10-26 12:18:28
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科普参照大话解析模拟退火
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2014-05-07 23:34:00
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【翻译自 ： Simulated Annealing From Scratch in Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 &nbs
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2024-08-15 17:37:48
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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，
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2018-10-26 20:52:00
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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
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2018-11-23 22:09:00
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模拟退火算法1.1 算法思想一听这个名字我想多数人头脑都会冒出“？？？”，这咋还得退火嘞，难不成还能上火的吗？其实模拟退火（SImulated Annealing）算法的思想就是来源于物理的退火原理，也就是降温原理。先在一个高温状态下（相当于算法随机搜索），然后逐渐退火，在每个温度下（相当于算法的每一次状态转移）徐徐冷却（相当于算法局部搜索），最终达到物理基态（相当于算法找到最优解）。不多说，上图
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2023-07-25 13:28:02
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一.模拟退火算法概述 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。用固体退火模拟组合优化问
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2023-10-27 02:04:22
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