一、模擬退火
模擬物理的金屬退火，使某乙個狀態慢慢趨於穩定，與爬山演算法相類似的一類求解近似解的問題。
二、演算法裡的公式
若迭代出的解一定優於當前解，則當前解被覆蓋。而當迭代的解不優於當前解得時候，我們用乙個概率去接受它。
e^df/kt
k為常數，程式設計中常常設定為1
t為溫度
e為指數函式
df為負數，因為如果概率要保證0t下降的係數為0.993-0.998
三、**模板
1 #include "bits/stdc++.h"2
using
namespace
std;
3doublen;4
const
double eps = 1e-14;5
double t = 20000;6
double dt = 0.985;7
double k = 1;8
double
dx,dy;
9double
x,y;
10double func(double
z)11
14void
sa()
1532}33
intmain()
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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 ...