simulated annealing algorithm 是一種通用的隨機搜尋演算法，是一種理論上的全域性優化演算法。它模擬了物理的
退火過程，由乙個給定的初始高溫開始，利用具有概率突跳特性的metropolis策略在解空間中隨機進行搜尋,
伴隨溫度的不斷下降重複抽樣,直到得到全域性最優解。when temperature t is high, the transition probability
from old state to new state is close to one, so sa algorithm can globally search in phase space. if the
temperature is low, the transition probability is close to zero, sa can only search in local phase space.
模擬退火演算法是區域性鄰域搜尋的推廣，區域性鄰域搜尋演算法的結果完全依賴初始解和鄰域的結構，而且只能
搜尋到區域性最優解。
#include
#include
#include
#include
//----------------------
#define maxx 4
#define minx -4
#define maxy 4
#define miny -4
#define timestepnum 10000
#define steplength 0.2 //鄰域搜尋步長
#define inittemp 10.0 //開始溫度
#define finaltemp 0.1 //結束溫度
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double function(int x,int y);
void metropolis( double temp);
//---------------------
double x,y,f;
int main()
else }}
智慧型優化演算法之模擬退火演算法
詳細的 解釋及背景，過幾天再進行補充 模擬退火演算法 問題背景是tsp問題，有100個旅遊景點。並且假設距離矩陣d已經給出。d已知 sum inf for j 1 1000 s 1,1 randperm 100 102 temp 0 for i 1 101 temp temp d s i s i 1...
人工智慧 模擬退火演算法概述
模擬退火演算法 simulated annealing，sa 的思想最早由metropolis等人於1953年提出 kirkpatrick於1983年第一次使用模擬退火演算法求解組合最優化問題。模擬退火演算法是一種基於monte carlo迭代求解策略的隨機尋優演算法，其出發點是基於物理中固體物質的...
人工智慧 模擬退火演算法及實踐
摸擬退火演算法是基於隨機搜尋的，即在解的空間中展開隨機搜尋的。當問題的空間很大，而可行解比較多，並且對解的精度要求不高時，隨機搜尋是很有效的解決辦法，因為其他的做法在這個時候時空效率不能讓人滿意。而借助演化思想和群集智慧型思想改進過的隨機演算法更是對解的分布有規律的複雜問題有良好的效果。所謂退火是冶...