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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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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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
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2024-01-12 14:24:08
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# 模拟退火算法：一种解决优化问题的强大工具
## 引言
在许多实际问题中，我们常常需要寻找一个最优解或接近最优解的解，比如旅行销售员问题、生产调度、图形布局等。模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种概率性的全局优化算法，受物理退火过程启发，能够有效地解决这些问题。本文将介绍模拟退火算法的基本原理、流程以及实现的Java代码示例。
## 模拟退火算法的基本原理
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：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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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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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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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
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2024-08-09 00:32:33
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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
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2023-08-17 23:25:59
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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
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2024-06-30 11:17:21
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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 -->
# 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
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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
一. 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，该算法每次从当前解的临近解空间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...
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2013-11-24 16:37:00
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著名的模拟退火算法，它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。 一点历史——如果你不感兴趣，可以跳过 美国物理学家 N.Metropolis 和同仁在1953年发表研究复杂系统、计算其中能量分布的文章，他们使用蒙特卡罗模拟法计算多分子系统中分子的能量分布。这相当于是本文所探讨之问题的开
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2016-11-20 23:54:00
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这篇文章写的不错： http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/20/1911614.html 今天感觉写文章和学东西，有点发散，东一块西一块，呵呵。要逐渐收敛。 一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入
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2017-01-16 11:54:00
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一些求解极值的问题不能通过函数特性直接求解，只能暴力枚举，但是单纯的枚举效率不高，通过模拟退火算法可以高效的找到答案。学习好博文：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/20/1911614.html相关题目：最小圆覆盖：hdu 3007 Buried memoryhttp://acm.hdu.edu.cn/
原创
2022-08-09 19:58:42
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模拟退火 首先看一下度娘的定义 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 模拟退火是一种非常好用的随机化算法，它是爬山算法的改进版 爬山算法的思想就是一个劲的找最优解，如果接下来的任何状态都比当前状态差，那么就停止 但是这样显
原创
2021-06-05 10:32:37
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