核心思想：以一定概率接受比目前更差的，隨著時間推移，這個概率越來越小
精髓偽**:
如果這一步朝目標接近：接受
否則，概率大於某隨機數，接受，否則拒絕
它以一定的隨機概率去探索更優的解
def decision (delta_e, t ):
if delta_e<0:
accept = 1
else:
p = exp(- delta_e/t):
if p > rand:
accept = 1
else:
accept = 0
return accept
模擬退火演算法
w 模擬退火演算法的基本思想 將乙個優化問題比擬成乙個金屬物體，將優化問題的目標函式比擬成物體的能量，問題的解比擬成物體的狀態，問題的最優解比擬成能量最低的狀態，然後模擬金屬物體的退火過程，從乙個足夠高的溫度開始，逐漸降低溫度，使物體分子從高能量狀態緩慢的過渡到低能量狀態，直至獲得能量最小的理想狀態...
模擬退火演算法
一些求解極值的問題不能通過函式特性直接求解，只能暴力列舉，但是單純的列舉效率不高，通過模擬退火演算法可以高效的找到答案。學習好博文 最小圓覆蓋 hdu 3007 buried memory 大意 給出一些點，求出能覆蓋他們的最小的圓。輸出圓心和半徑 include include include i...
模擬退火演算法
1.模擬退火演算法認識 爬山演算法也是乙個用來求解最優化問題的演算法，每次都向著當前上公升最快的方向往上爬，但是初始化不同可能 會得到不同的區域性最優值，模擬退火演算法就可能跳出這種區域性最優解的限制。模擬退火演算法是模擬熱力學系統 中的退火過程。在退火過程中是將目標函式作為能量函式。大致過程如下 ...