某些情況下，在我們能夠得到乙個更優的解之前轉向乙個更差的解是很有必要的。模擬退火演算法不僅總是會接受乙個更優的解，而且它在退火過程的開始階段會接受表現較差的解。隨著退火過程的不斷進行，演算法越來越不可能接受較差的解，直到最後，它將只會接受更優的解。更高成本的題解，其被接受的概率如下：
因為溫度（接受較差解的意願）開始非常之高，指數將總是接近於0，所以概率幾乎為1。隨著溫度的遞減，高成本值和低成本值之間的差異越來越重要–差異越大，概率越低，因此該演算法只傾向於稍差的解而不會是非常差的解。
新種群構造過程：一種優化演算法是否管用很大程度上取決於問題本身。大多數優化演算法都有賴於乙個事實：對於大多數問題而言，最優解應該接近於其他的優解。* 精英選拔：將當前種群中位於最頂端的題解加入新種群
* 變異：對乙個既有解進行微笑的、簡單的、隨機的改變
* 交叉：選取最優解中的兩個解，將它們按某種方式結合
集體智慧型程式設計學習筆記 更新
本人是python初學者，本系列用來熟悉python和記錄學習點滴 度量 引數 函式 名詞 注意 第二章 推薦演算法 語言python 步驟 1 數值化 將屬性的值對應到數字，如喜歡 1不喜歡 1 已購買2，已瀏覽1未購買0 2 相似度係數 用來確定與其他人評委的相似程度的度量。常用兩種度量 歐幾里...
《集體智慧型程式設計》學習筆記（一）
先構造乙個簡單的資料集 使用者對不同電影的評分 critics gene seymour michael phillips claudia puig mick lasalle jack matthews toby 評價值特點 歐幾里德距離 多維空間中兩點之間的距離，用來衡量二者的相似度。距離越小，相...
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