基本思想: 混合模拟退火算法时遗传算法和模拟退火算法的结合,在混合模拟退火算法中使用了大量的样本作为问题的可能解决方案而不是将单个样本作为一个问题的可能解决方案。对遗传算法中适应的概念进行相应改进。 混合模拟退火的算法步骤如下: (1)将系统温度T设置为足够高的值。 (2)随机的初始化人口。 (3)人口随机初始化从现有种群中重复生成每个新种群,直到系统温度T达到一个令人满意的最小值。 1)执行N/...

模拟退火的算法思想: 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,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。 模拟退火算法模板: 例子: 求解f(x)=x+5sin(5x)+2cos(4x)在区间上的函数最值。 代码  ...

转载自:http://cighao.com/2015/12/04/solve-TSP-with-SA/ https://blog.csdn.net/on2way/article/details/40216517 1. 什么是 TSP 问题 旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人...

爬山算法(Hill Climbing ) 爬山算法(Hill Climbing )是一种局部择优的方法,采用启发式方法,是对深度优先搜索的一种改进,它利用反馈信息帮助生成解的决策。 属于人工智能算法的一种。 有一些问题,是找全局最大值的。题目所述出自变量与值之间的关系是函数,而这函数图像往往像山的形状,可能有许多局部最大、局部最小。于是“爬山”、“高地&rdqu...

题目: 我是超链接 题意: 平面上给你n个点,让你求一个点,到这n点的距离和最小。 题解: 好玄学啊。。伪代码献上 模拟退火的讲解引自这个up 这个题目明显有一个更优的趋势,我们用模拟退火 代码:...

简介 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。其思想借鉴于固体的退火原理,当固体的温度很高的时候,内能比较大,固体的内部粒子处于快速无序运动,当温度慢慢降低的过程中,固体的内能减小,粒子的慢慢趋于有序,最终,当固体处于常温时,内能达到最小,此时,粒子最为稳定。模拟退火算法便是基于这样的原理设计而成。 套用知乎上的形象描述:...

题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/17376 题目大意:给你n个点。问算法存在至少有M个点在一条直线上。M/N>=x。 X为只有一位小数的实数。 思路:我们假设存在。那么M>=0.1n。 每次选择两个点至少有0.01的可能性选择到。当然这是最坏复杂度。我们随机找200次如果还不能找到就No。...

题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/19959 题目大意: 思路:我们考虑有一条直线把这些点,分割成两个部分。分别做一个最小圆覆盖。半径取max(R1, R2)。 我们可以考虑旋转坐标系来枚举直线的斜率。那么对一条特定的坐标系。按坐标轴就可以二分一下。得到最优的半径。 只要旋转180度就够了。...

模拟退火算法

模拟退火算法

  

2020-03-27 10:31:07

模拟退火算法原理 爬山法是一种贪婪的方法,对于一个优化问题,其大致图像(图像地址)如下图所示: 其目标是要找到函数的最大值,若初始化时,初始点的位置在C处,则会寻找到附近的局部最大值A点处,由于A点出是一个局部最大值点,故对于爬山法来讲,该算法无法跳出局部最大值点。若初始点选择在D处,根据爬山法,则会找到全部最大值点B。这一点也说明了这样基于贪婪的爬山法是否能够取得全局最优解与初始值的选取由很大的...

TSP_旅行商问题-模拟退火算法 TSP_旅行商问题-贪心算法 TSP_旅行商问题-模拟退火算法 TSP_旅行商问题-遗传算法 TSP_旅行商问题-基本蚁群算法 问题描述 对于n组城市坐标,寻找最短路径使其经过所有城市并回到起点。 问题数据集:tsp.eil51问题 模拟退火算法基本流程 1、设置初始温度,随机初始化一个初始解;2、开始进入外循环体 2.a进入内循环体 2.a.a 根据一定规则,在...

洛谷传送门 题目描述 已知N个正整数:A1、A2、……、An 。今要将它们分成M组,使得各组数据的数值和最平均,即各组的均方差最小。均方差公式如下: σ=∑Mi=1(xi−x¯¯¯)M−−−−−−−−−...

  引言 在实际日常中,人们会经常遇到如下问题:在某个给定的定义域X内,求函数f(x)对应的最优值。此处以最小值问题举例(最大值问题可以等价转化成最小值问题),形式化为:  如果X是离散有限取值,那么可以通过穷取法获得问题的最优解;如果X连续,但f(x)是凸的,那可以通过梯度下降等方法获得最优解;如果X连续且f(x)非凸,虽说根据已有的近似求解法能够找到问题解,可解是否是最优的...

Metropolis准则——以概率接受新状态 固体退火问题介绍 退火是指将固体加热到足够高的温度,使分子呈随机排列状态,然后逐步降温使之冷却,最后分子以低能状态排列,固体达到某种稳定状态。 加温过程——增强粒子的热运动,消除系统原先可能存在的非均匀态; 等温过程——对于与环境换热而温度不变的封闭系统,系统状态的自发变化总是朝自...

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,而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示:假设C点为当前解,爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索...

该专题主要是学会模拟退火这个玄学算法,我会在另一篇博客详细介绍模拟退火。 随机算法嘛,难免会错个几次,交的时候就是一把梭,wa了就wa了。 A - Run Away 给出n个点,求距所有点的最小距离最大的那个点的坐标。 没啥好说的,直接上模版。 B - A Star not a Tree? 给出n个点,求一个与这n个点的距离和最小的点。 和上面一样。 C - Empire Strikes Back...