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退火算法

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態(tài),最后在常溫時達到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

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  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態(tài),最后在常溫時達到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態(tài),最后在常溫時達到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • 一些模擬退火算法及元代碼,可以用于解決TSP問題的等

    一些模擬退火算法及元代碼,可以用于解決TSP問題的等,我已經(jīng)驗證過了 可以的,速度比較快,大家可以下載試試!

    標(biāo)簽: TSP 模擬退火算法 代碼

    上傳時間: 2015-04-27

    上傳用戶:csgcd001

  • 用模擬退火技術(shù)解決旅行商問題.算法中采用了人工智能中比較新的模擬退火算法.

    用模擬退火技術(shù)解決旅行商問題.算法中采用了人工智能中比較新的模擬退火算法.

    標(biāo)簽: 模擬 旅行商問題 人工智能 火技術(shù)

    上傳時間: 2014-01-27

    上傳用戶:weiwolkt

  • 用VC++方法實現(xiàn)模擬退火算法

    用VC++方法實現(xiàn)模擬退火算法,解決TSP問題

    標(biāo)簽: VC 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-05-20

    上傳用戶:iswlkje

  • <非數(shù)值并行算法>第一冊 模擬退火算法

    <非數(shù)值并行算法>第一冊 模擬退火算法, 很好的一本模擬退火學(xué)習(xí)資料

    標(biāo)簽: 數(shù)值 并行算法 模擬退火算法

    上傳時間: 2013-12-03

    上傳用戶:ryb

  • Java 編寫的模擬退火算法解決TSP問題源程序(附帶144城市地圖)

    Java 編寫的模擬退火算法解決TSP問題源程序(附帶144城市地圖)

    標(biāo)簽: Java 144 TSP 編寫

    上傳時間: 2015-05-27

    上傳用戶:evil

  • 模擬退火算法進行圖像配準(zhǔn)算法的研究

    模擬退火算法進行圖像配準(zhǔn)算法的研究,還請多多指教

    標(biāo)簽: 模擬退火算法 圖像配準(zhǔn) 法的研究

    上傳時間: 2014-01-23

    上傳用戶:yuanyuan123

  • 模擬退火算法解決stp問題的例程

    模擬退火算法解決stp問題的例程,直接運行即可,可以通過改變參數(shù)得到不同的圖。

    標(biāo)簽: stp 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:牛津鞋

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