模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想 爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解，因此只能搜索到局部的最优值。模拟退火其实也是一种贪心算法，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
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2024-01-10 13:42:55
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模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，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，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。参考了金属冶炼的退火过程。模拟退火的流程假设一个人在一群山峰中的某一个位置，他想要找一个最低点，只需要一直往比自己位置低的方向走
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2024-05-30 10:52:47
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一、模拟退火算法固体退火原理：当固体温度较高时，物质内能较大，固体内部分子运动剧烈；当温度逐渐降低时，物体内能也随之降低，分子运动趋于平稳；当固体温度降到常温时，固体内部分子运动最终平稳。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。1.1、模拟退火算法步骤1.2 模拟退火算法流程图二、遗传
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2023-12-08 13:54:57
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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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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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一 算法背景1. 算法解决的问题求给定范围内函数最值问题。2.物理背景退火算法：退火概念来源于物理概念。当温度高时，分子能量大，使得分子空间位置处于无序状态；当温度降低，分子能量减少，分子的空间状态趋于有序（类比水的气态，液态和固态）。此时当温度足够低时，分子排列出现一个相对最优值，这个最优值就是我们所得的最优解。二 策略简介特点：贪婪算法的升级版。贪婪算法：适合求函数只有一个极值（数学概念，就是
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2024-05-30 14:16:06
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文章目录1. 直观解释1.1 旅行问题1.2 算法起源1.3 算法概述2. 算法原理2.1 算法背景2.2 计算过程2.3 高温与低温3. 算法应用4. 优缺点4.1 优点4.2 缺点5. 代码实现参考资料： 1. 直观解释1.1 旅行问题要理解模拟退火（Simulated Annealing，SA），不妨设身处地思考一种情景，一位导游带着游客旅游，在A点接一群人，再去目的地B到G。去每个地方一
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2023-07-12 21:33:46
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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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一、模拟退火算法简介 模拟退火算法(SA)来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。将固体加温至充分高的温度，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，分子和原子越不稳定。而徐徐冷却时粒子渐趋有序，能量减少，原子越稳定。在冷却（降温）过程中，固体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。 模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特
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2023-08-09 19:51:03
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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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1.概述模拟退火算法（Simulated Annealing, SA），是一种理论上的全局最优算法。模拟退火算法是源于对热力学中退火过程的模拟，在某一给定初温和初态下，伴随温度参数的不断下降，结合概率突跳特性在解空间中通过邻域函数进行随机搜索，使算法能够给出一个全局最优解 。 SA在迭代更新可行解时，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，达到全局的近似最优解。2
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2023-06-21 22:11:16
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爬山算法爬山算法的思路很简单，就是在邻居解空间中选择最优解，直到达到局部最优解，这个算法往往会造成找不到更好的解。废话不多说，先看代码： 这是代码的公共部分# f(x,y)=e^-(x^2+y^2)+2*e^-((x-1.7)^2+(y-1.7)^2), x:[-2,4], y:[-2,4]
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as
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2024-07-04 22:09:51
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我发现模拟退火算法的过程和随机化算法里面的蒙特卡洛算法很像，都是选择初始值s，能量函数e(s)，初始能量是很高的，比如在解方程的时候，随机生成初始解s，解出来的值和目标值的差为其能量e(s)，一开始能量是很高的，也就是差值是很高的，一开始有一个随机倍数k，一开始k很高，然后随机生成一个数a，a为-k~k之间，然后将s`=s+a，评估e(s`)也就是s`的能量，如果能量降低了，说明接近最终解了,取s
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2024-01-10 15:53:15
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# 实现 Python 退火算法的完整指南
退火算法（Simulated Annealing）是一种用于寻找全局最优解的随机优化算法，尤其适用于大规模优化问题。在这篇文章中，我们将详细探讨如何在 Python 中实现退火算法，帮助你理解整个流程并掌握必要的代码。
## 整体流程
在实现退火算法之前，首先需要掌握整个流程。以下是流程步骤的表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 05:06:22
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该算法是一种新的随机搜索方法,它是近年来提出的一种适合于解决大规模组合优化问题的通用而有效的近似算法。与以往的近似算法相比,模拟退火算法具有描述简单、使用灵活、运用广泛、运行效率高和较少受到初始条件约束等优点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
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2023-06-20 15:14:15
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一、概述 模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种模拟物理退火过程而设计的优化算法。它的基本思想最早在1953年就被Metropolis提出，但直到1983年，Kirkpatrick等人才设计出真正意义上的模拟退火算法并进行应用。 模拟退火算法采用类似于物理退火的过程。先在一个高温状态下，然后逐渐退火，在每个温度下慢慢冷却，最终达到物理基态（相当于算法找到最优解）。
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2023-10-07 13:03:53
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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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一篇很久之前写的文章了，不过过了这么多年，模拟退火由于其效果和实现简单的优势，依然是智能算法中一个比较热门的算法，故老博客搬运而来。模拟退火算法从外部来看就是一个优化问题的解析器,我们给他传递初始解和产生新解的方法,它就能不断产生新解,并比较最终返回一个近似最优解.由于数学建模对算法的时间限制不严,而模拟退火又较易于实现,因此它也是数学建模里较常用的一种智能算法.快速使用在介绍具体算法前,我们完全
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2024-03-10 20:14:37
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模拟退火的计算过程分为： 对于模型求解最小值或者最大值，首先得建立一个函数关系式，然后在定义域范围内随机生成一个初始解x0在初始解附近生成另外一个解x_new，并保证新解也要在定义域内部确定什么情况下新解可以替代旧解 重复上述过程N次，得到最优解其中第三点是算法的关键，一般情况下都会用大值取代小值，即“爬山法”。这种情况带来的坏处就是视野狭窄，可能爬到一个小山坡上，无法达到最高峰。而模拟退化、遗传
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2023-09-25 21:38:44
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