模拟退火算法(C++版)
C语言中的人工智能算法实现

C语言中的人工智能算法实现C语言是一种广泛应用于系统编程和嵌入式开发领域的高级编程语言,它非常适合实现人工智能算法。
人工智能算法是近年来备受关注的一个研究领域,它涉及到模拟人类智力和思维过程的算法和技术,为计算机赋予智能。
在C语言中实现人工智能算法需要用到一些基本的数据结构和算法,在此我将介绍几种常见的人工智能算法在C语言中的实现方式。
首先是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),它是一种模拟人脑神经网络的计算模型。
在C语言中实现神经网络算法时,可以使用矩阵运算库来简化计算过程,比如可以使用OpenBLAS或者Eigen等库来进行矩阵运算。
神经网络实现的关键是构建多层神经元,并定义激活函数和损失函数,通过反向传播算法调整权重和偏置,从而实现模型训练和预测。
其次是遗传算法(Genetic Algorithm,GA),它是受自然选择理论启发的一种优化算法。
在C语言中实现遗传算法时,可以定义个体的遗传编码、适应度函数和交叉、变异等操作。
通过不断进化种群中的个体,找到最优解。
在实现遗传算法时,可以使用C语言的随机数生成函数来生成随机种群,并使用适应度函数评估个体的优劣。
另外是模拟退火算法(Simulated Annealing,SA),它是一种基于退火原理的全局优化算法。
在C语言中实现模拟退火算法时,需要定义能量函数和状态转移函数,并通过控制温度参数来模拟退火过程。
模拟退火算法通过随机接受次优解的策略,逐步逼近全局最优解。
最后是强化学习算法(Reinforcement Learning,RL),它是一种基于奖励信号学习的算法。
在C语言中实现强化学习算法时,可以使用Q-learning或者Deep Q-learning等方法。
强化学习算法通过与环境的交互获得奖励信号,通过更新价值函数或策略函数来实现智能决策。
总的来说,C语言在实现人工智能算法时需要考虑如何高效利用内存和CPU资源,避免内存泄漏和性能瓶颈。
模拟退火算法及应用
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一、概论1.1 问题概述在自然科学以及大多数科学当中和社会生活里经常出现最大或最小的问题,我们从小学开始学习大小比较,一直到高中大学时的最优解问题,都是一种名为最优化问题.最优化问题在大多是领域中都有重要的地位,例如管理科学、计算机科学、图像处理等等需要大量数据的学科中都存在着需要解决的组合优化问题。
用我们比较容易理解的说法就是已知一组固定的函数,令这组函数所对应的函数到达最大或最小值.而我们所想到的最简单的方法便是穷举法,然而这种方式存在这大量的数据计算穷举的缺点。
优化组合问题中的NP问题是一个很麻烦的问题,它解得规模会随着问题的规模增大而增大,求解所需的时间也会随问题的规模增大而成指数级增长,而当规模过大时就会因为时间的限制而失去了可行性。
旅行商问题(TSP)是优化组合问题中最为著名的一个问题,它的特点是容易描述却难于求解.这是一个经典的图论问题,假设有n个城市,用表示.城市之间距离为,i,j=1,2,3,···,n,假设所有城市之间两两连通,要求从一个城市出发,把所有城市都走一遍,而TSP问题就是恰好所有城市都走一遍,而所走路径形成回路且路径最短.将这个问题对应在一个n个顶点的完全图上,假设图为对称图,则要从个可能的解当中找到最小的解,需要的对比则要进行次,当的数值增大时,那么需要的次数也会随之以几何数倍增长,例如每秒运算一亿次的计算机,当需要的时间也只是0.0018秒,当需要的时间却是17年,可当时所需的时间却猛增到年,这个结果是我们所不想看到的。
优化组合问题的目标函数是从组合优化问题的可行解集当中求出最优解。
组合优化问题有三个基本要素:变量,约束和目标函数,在求解过程中选定的基本参数成为标量,对于变量的取值的所有限制称之为约束,表示可行的方案的标准的函数称之为目标函数。
随着问题种类的不同以及问题规模的扩大,要找到一种能够已有限代价来求解最优化问题的通用方法一直都是一个难题,建立用最大的可能性求解全局解一直是一个重要问题。
模拟退火算法

Keynote:尤志强
背景
模拟退火算法是Kirkpatrick提出,应组合优化问题而产生的,主要解决的是NP-hard问题。 优化问题可以分为:函数优化问题和组合优化问题两大类
1、函数优化问题: 可以描述为:令S为上的有界子集(即变量的定义域),f:S—>R为n维实值函数,所谓函数f在S域上全局最 小化就是寻求点XminS使得f(Xmin)在S域上全局最小,即X S:f(Xmin)<=f(X)
pr exp[(E j Ei ) / kt]
大于[0,1)区间内的随机数则仍旧接受新状态j为当前状态,若不成立则保留i为当前状态,其中k为 Boltzmann常数。 这种重要性采样过程在高温下可接受与当前状态能量差较大的新状态,而在低温下基本只接受与当 前能量差较小的新状态,而且当温度趋于零时,就不能接受比当前状态能量高的新状态。
背景
计算复杂度
由于某些优化算法所需的计算时间和存储空间难以承受,因此算法可解的问题在实践中不 一定可解。如TSP问题,可能的路径有n!,暴力求解显然是不行的。所以只有了解了研究 问题的复杂性,才能有针对性地设计算法,进而提高优化效率。
算法的时间和空间复杂性对计算机求解非常重要。问题的时间复杂性是指求解该问题的所 有算法中时间复杂性最小的算法的时间复杂性,同理,空间复杂性也有类似定义。这样, 按照计算复杂性理论研究问题求解的难易程度,可把问题分为P类、NP类和NP完全类。
背景
4、基于系统动态演化算法
将优化过程转化为系统动态的演化过程,基于系统动态的演化来实现优化,如神经网络和混沌 搜索等。
5、混合型算法 上述算法从结果或者操作上相混合而产生的各类算法
数学建模模拟退火算法
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数学建模模拟退火算法
数学建模是一种将实际问题转化为数学问题,通过建立数学模型来分析和解决问题的方法。
而模拟退火算法则是一种基于概率的全局优化算法,常被用于求解复杂问题的最优解。
在数学建模中,模拟退火算法可以应用于各种领域,如图像处理、目标识别、路线规划等。
模拟退火算法的基本思想是从一个随机解开始,通过随机扰动和接受策略来探索可能解空间,并逐渐降温,使得随机扰动的程度逐渐减小,最终达到全局最优解。
在应用模拟退火算法时,需要确定初始温度、温度下降速度以及接受策略等参数。
在数学建模中,模拟退火算法可以应用于很多问题。
例如,在图像处理中,可以通过模拟退火算法对图像进行优化,如图像的平滑处理、边缘检测等。
在目标识别领域,模拟退火算法可以用于对目标进行跟踪和识别。
在路线规划问题中,模拟退火算法可以用于求解最优路径。
在应用模拟退火算法时,需要考虑算法的效率和精度。
为了提高效率,可以采用多种优化技巧,如快速随机数生成、启发式信息引导等。
为了提高精度,可以适当增加迭代次数和初始温度,以便探索更广泛的解空间。
总之,模拟退火算法是一种非常有用的全局优化算法,可以应用于很多数学建模问题中。
在实际应用中,需要根据具体问题的特点和需求来选择算法参数和优化技巧,以达到最佳效果。
- 1 -。
模拟退火算法
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模拟退火算法模拟退火是一种通用概率算法,目的是在固定时间内在一个大的搜寻空间内寻求给定函数的全局最优解。
它通常被用于离散的搜索空间中,例如,旅行商问题。
特别地,对于确定的问题,模拟退火算法一般是优于穷举法。
这是由于我们一般只需得到一个可接受的最优解,而不是精确的最优解。
退火一词来源于冶金学。
退火(见图1)是将材料加热后再经特定速率冷却,目的是增大晶粒的体积,并且减少晶格中的缺陷。
材料中的原子原来会停留在使内能有局部最小值的位置,加热使能量变大,原子会离开原来位置,而随机在其他位置中移动。
退火冷却时速度较慢,使得原子有较多可能可以找到内能比原先更低的位置。
因此,我们将热力学的理论应用到统计学上,将搜寻空间内每一点想象成空气内的分子;分子的能量,就是它本身的动能;而搜寻空间内的每一点,也像空气分子一样带有“能量”,以表示该点对命题的合适程度。
而模拟退火算法先以搜寻空间内一个任意点作起始:每一步先选择一个“邻居”,然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。
模拟退火原理最早是 S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt 和 M. P. Vecchi 在1983年所创造的。
而 V . Černý 在1985年也独立发明了此算法。
1. 问题描述数学上的最优化问题一般描述为如下形式:()()minimize()g 0,1,2,,subject to 0,1,2,,i i f x x i m h x i p≤=⎧⎪⎨==⎪⎩ 其中,():R n f x R →称作问题的目标函数,()g 0i x ≤称作问题的不等式约束条件,()0i h x =称作问题的等式约束条件。
寻求上述问题的最优解的过程就类似于从热动力系统的任意一个初始状态向内能最小的状态转移的过程,即退火过程。
2. 模拟退火算法基本思想模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有图1 物理退火原理图序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。
c语言编写的模拟退火算法的代码

c语言编写的模拟退火算法的代码以下是一个简单的C语言编写的模拟退火算法的代码示例: c.#include <stdio.h>。
#include <math.h>。
#include <stdlib.h>。
#include <time.h>。
#define N 100 // 待优化参数的个数。
#define T_INITIAL 100.0 // 初始温度。
#define T_FINAL 0.1 // 最终温度。
#define ALPHA 0.9 // 降温速率。
// 计算当前解的能量。
double calculateEnergy(double solution[]) {。
// 这里可以根据具体问题来定义能量的计算方式。
// 以下是一个简单的示例,假设能量为各参数的平方和。
double energy = 0.0;for (int i = 0; i < N; i++) {。
energy += solution[i] solution[i];}。
return energy;}。
// 生成新的解。
void generateNewSolution(double currentSolution[], double newSolution[], double T) {。
// 这里可以根据具体问题来定义如何生成新解。
// 以下是一个简单的示例,假设每个参数在当前解的基础上增加一个随机值。
for (int i = 0; i < N; i++) {。
newSolution[i] = currentSolution[i] + (double)rand() / RAND_MAX T;}。
}。
// 模拟退火算法。
void simulatedAnnealing() {。
double currentSolution[N]; // 当前解。
double newSolution[N]; // 新的解。
模拟退火算法算法

1 模拟退火算法概述
1.1 固体退火过程
数学表述
在温度T,分子停留在状态r满足Boltzmann概率分布
E (r ) 1 P{E E (r )} exp Z (T ) k BT E 表示分子能量的一个随 机变量,E (r )表示状态r的能量, k B 0为Boltzmann 常数。Z (T )为概率分布的标准化因 子:
• • • •
设定初始温度
控制参数的修改 解在邻域中的变化 最优解
模拟退火算法
SAA机理
优化问题的解视为固体的状态; 随机给定优化问题的初始解; 给定初始温度; 根据当前的解产生新的解; 依据Metropolis准则对两个解进行取舍; 重复以上两步直到达到热平衡; 降低温度继续上述过程直到温度降到最低, 最后的状态就认为是问题的解。
Pi kt
Metropolis准则
在温度t,初始状态i,该状态的能量为 Ei , 随机选取某个粒子的位移随机地产生一微小 变化,得到一个新状态j,新状态的能量为E j
E j Ei E j Ei
r e xp(
若r
则接受新状态j
则考虑到热运动的影响
E j Ei kt
) [0,1) 随机数
E ( s) Z (T ) exp k T sD B 温度低时能量低的微观状态概率大,温度趋于零时, 固体几乎处于概率最大能量最小的基态。
1 模拟退火算法概述
1.1 固体退火过程
数学表述
在同一个温度T,选定两个能量E1<E2,有
E1 E2 E1 1 P{E E1} P{E E2 } exp 1 exp Z (T ) k T k T B B
模拟退火算法

目录
搜索算法简介
模拟退火算法的原理
模拟退火算法的应用
英文文献介绍
参考文献
搜索问题
最小最优解的搜索
局部最优
除对当 前的位 置外, 对环境 无任何 感知。
全局最优
搜索算法
• 盲目搜索与启发式搜索 • 按照预定的控制策略实行搜索,在搜索过程中 获取的中间信息不用来改进控制策略,称之为 盲目搜索,反之,称为启发式搜索。 • 盲目搜索
文献讲解——问题描述
• 如图,为一个二维运输网,由供应商,直接转运设施与用 户组成,本文做出以下相关假设,约束条件方便建模。
文献讲解——算法应用
• 退火算法流程 所示如图
• 求新解的方法 1.改变货物的顺序 2.改变进入车的顺序 3.改变出去车的顺序
文献讲解——计算与结论
• 通过设置不同的参数(S/C/D/Fmax) • 文中设置了两个例子分析:单产品,单卡车模型与多产品 多卡车模型。
外文文献讲解[2]
• 文献题目:Simulated annealing approach for transportation problem of cross-docking network design • 译名:使用模拟退火方法解决运输问题中的直接转运网的 设计 • 2014年,Uludag 大学,第二届世界商业经济管理大会 • 研究背景:在产品供应链管理中,运输效率是一个重要因 素,高效的运输既满足了顾客的需求,也降低了成本。直 接转运策略降低了储存成本加速了产品流通,而直接转运 网的设计与优化是一个研究热点。 • 研究目的:设计二维的直接转运网络,设计卡车载运计划 与货物的流通路径来实现最低的运输费用。
模拟退火算法的通俗解释

一. 爬山算法( Hill Climbing )' b2 m3 p" g. ]! u9 a* }2 ~' o% p$ l1 [8 n. D, q0 |" C介绍模拟退火前,先介绍爬山算法。
爬山算法是一种简单的贪心搜索算法,该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解,直到达到一个局部最优解。
. K3 \$ @$ a$ V' {& \! k- c- m* U8 l8 J, R) j' a 爬山算法实现很简单,其主要缺点是会陷入局部最优解,而不一定能搜索到全局最优解。
如图1所示:假设C点为当前解,爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索,因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。
8 V: I9 Q7 h5 @3 j' K, s1 J& ^ H9 y4 ~3 M) {9 C/ D* Y# {0 E$ a$ }二. 模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想$ Q$ Q: y7 N0 q9 w7 S$ M6 u% |- G) A" \) P1 V 爬山法是完完全全的贪心法,每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解,因此只能搜索到局部的最优值。
模拟退火其实也是一种贪心算法,但是它的搜索过程引入了随机因素。
模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解,因此有可能会跳出这个局部的最优解,达到全局的最优解。
以图1为例,模拟退火算法在搜索到局部最优解A后,会以一定的概率接受到E的移动。
也许经过几次这样的不是局部最优的移动后会到达D点,于是就跳出了局部最大值A。
7 `4 V! }4 U0 t1 h9 k0 ]) F* \4 S2 S' ]/ O7 d( e: }* W/ o) N0 v 模拟退火算法描述:! `. j) x$ t6 o' v7 S, O$ V3 ~' R1 f2 H% k$ |& n若J( Y(i+1) )>= J( Y(i) ) (即移动后得到更优解),则总是接受该移动. f6 S. R3 ?' ^ e! `/ c) E% J1 c" ^' m5 c若J( Y(i+1) )< J( Y(i) ) (即移动后的解比当前解要差),则以一定的概率接受移动,而且这个概率随着时间推移逐渐降低(逐渐降低才能趋向稳定)% }1 M# [8 }" Q* R+ ~7 O6 N8 W( L8 N8 k这里的“一定的概率”的计算参考了金属冶炼的退火过程,这也是模拟退火算法名称的由来。
模拟退火算法

options = saoptimset('PlotFcns',{@saplotbestf,@saplottemperature, @saplotf,@saplotstopping}); simulannealbnd(@dejong5fcn,x0,lb,ub,options);
options = saoptimset('InitialTemperature',[300 50]);
模拟退火算法的数学模型:马尔可夫链(可达 性,渐近不依赖起点,分布稳定性,收敛到最 优解) 如果温度下降十分缓慢,而在每个温度都有足 够多次的状态转移,使之在每一个温度下达到 热平衡,则全局最优解将以概率1被找到。因 此可以说模拟退火算法能找到全局最优解。
模拟退火算法实现的技术问题
1)解的形式和邻域结构 •解的表现形式直接决定于邻域的构造
模拟退火算法对TSP的应用1)加ຫໍສະໝຸດ 数据表1 29个城市的坐标
城市序 号 X坐标 Y坐标 城市序 号 X坐标 Y坐标 1 1150.0 1760.0 11 840.0 550.0 21 830.0 1770.0 2 630.0 1660.0 12 1170.0 2300.0 22 490.0 500.0 3 40.0 2090.0 13 970.0 1340.0 23 1840.0 1240.0 4 750.0 1100.0 14 510.0 700.0 24 1260. 0 1500. 0 5 750.0 2030.0 15 750.0 900.0 25 1280.0 790.0 6 1030.0 2070.0 16 1280.0 1200.0 26 490.0 2130.0 7 1650.0 650.0 17 230.0 590.0 27 1460.0 1420.0 8 1490.0 1630.0 18 460.0 860.0 28 1260.0 1910.0 9 790.0 2260.0 19 1040.0 950.0 29 360.0 1980.0 10 710.0 1310.0 20 590.0 1390.0
手把手教会你模拟退火算法

⼿把⼿教会你模拟退⽕算法 今天终于⽤模拟退⽕过了⼀道题:CodeVS: P1344。
有 N ( <=20 ) 台 PC 放在机房内,现在要求由你选定⼀台 PC,⽤共 N-1 条⽹线从这台机器开始⼀台接⼀台地依次连接他们,最后接到哪个以及连接的顺序也是由你选定的,为了节省材料,⽹线都拉直。
求最少需要⼀次性购买多长的⽹线。
(说⽩了,就是找出 N 的⼀个排列 P1 P2 P3 ..PN 然后 P1 -> P2 -> P3 -> ... -> PN 找出 |P1P2|+|P2P3|+...+|PN-1PN| 长度的最⼩值) 这种问题被称为最优组合问题。
传统的动态规划算法O(n22n)在n = 20的情况下空间、时间、精度都不能满⾜了。
这时应该使⽤⽐较另类的算法。
随机化算法在n⽐较⼩的最优化问题表现较好,我们尝试使⽤随机化算法。
1 #include<cstdio>2 #include<cstdlib>3 #include<ctime>4 #include<cmath>5 #include<algorithm>67const int maxn = 21;8double x[maxn], y[maxn];9double dist[maxn][maxn];10int path[maxn];11int n;12double path_dist(){13double ans = 0;14for(int i = 1; i < n; i++) {15 ans += dist[path[i - 1]][path[i]];16 }17return ans;18 }19int main(){20 srand(19260817U); // 使⽤确定的种⼦初始化随机函数是不错的选择21 scanf("%d", &n);22for(int i = 0; i < n; i++) scanf("%lf%lf", x + i, y + i);23for(int i = 0; i < n; i++) for(int j = i + 1; j < n; j++) dist[i][j] = dist[j][i] = hypot(x[i] - x[j], y[i] - y[j]);2425for(int i = 0; i < n; i++) path[i] = i; // 获取初始排列26double ans = path_dist(); // 初始答案27int T = 30000000 / n; // 单次计算的复杂度是O(n),这⾥的30000000是试出来的28while(T--){29 std::random_shuffle(path, path + n); // 随机打乱排列30 ans = std::min(ans, path_dist()); // 更新最⼩值31 }32 printf("%.2lf", ans);33 } 可惜的是,这个算法只能拿50分。
模拟退火算法

一. 爬山算法( Hill Climbing )介绍模拟退火前,先介绍爬山算法。
爬山算法是一种简单的贪心搜索算法,该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解,直到达到一个局部最优解。
爬山算法实现很简单,其主要缺点是会陷入局部最优解,而不一定能搜索到全局最优解。
如图1所示:假设C点为当前解,爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索,因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。
图1二. 模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想爬山法是完完全全的贪心法,每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解,因此只能搜索到局部的最优值。
模拟退火其实也是一种贪心算法,但是它的搜索过程引入了随机因素。
模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解,因此有可能会跳出这个局部的最优解,达到全局的最优解。
以图1为例,模拟退火算法在搜索到局部最优解A后,会以一定的概率接受到E的移动。
也许经过几次这样的不是局部最优的移动后会到达D点,于是就跳出了局部最大值A。
模拟退火算法描述:若J( Y(i+1) )>= J( Y(i) ) (即移动后得到更优解),则总是接受该移动若J( Y(i+1) )< J( Y(i) ) (即移动后的解比当前解要差),则以一定的概率接受移动,而且这个概率随着时间推移逐渐降低(逐渐降低才能趋向稳定)这里的“一定的概率”的计算参考了金属冶炼的退火过程,这也是模拟退火算法名称的由来。
根据热力学的原理,在温度为T时,出现能量差为dE的降温的概率为P(dE),表示为:P(dE) = exp( dE/(kT) )其中k是一个常数,exp表示自然指数,且dE<0。
这条公式说白了就是:温度越高,出现一次能量差为dE的降温的概率就越大;温度越低,则出现降温的概率就越小。
又由于dE总是小于0(否则就不叫退火了),因此dE/kT < 0 ,所以P(dE)的函数取值范围是(0,1) 。
模拟退火算法详解

3.3.1 状态产生函数
3.3.2 状态接受函数
3.3.3 初温
3.3.4 温度更新函数
3.3.5 内循环终止准则
3.3.6 外循环终止准则
精选课件
2
现代优化计算
3.4 模拟退火算法的改进
3.4.1 模拟退火算法的优缺点 3.4.2 改进内容 3.4.3 一种改进的模拟退火算法
3.5 模拟退火算法实现与应用
基本步骤
给定初温t=t0,随机产生初始状态s=s0,令k=0; Repeat
Repeat
产生新状态sj=Genete(s);
if min{1,exp[-(C(sj)-C(s))/tk]}>=randrom[0,1] s=sj; Until 抽样稳定准则满足;
退温tk+1=update(tk)并令k=k+1; Until 算法终止准则满足;
精选课件
13
现代优化计算
3.1 模拟退火算法及模型
3.1.1 物理退火过程 Metropolis准则(1953)——以概率接受新状态
若在温度T,当前状态i → 新状态j 若Ej<Ei,则接受 j 为当前状态; 否则,若概率 p=exp[-(Ej-Ei)/kBT] 大于[0,1)区间的 随机数,则仍接受状态 j 为当前状态;若不成立则 保留状态 i 为当前状态。
精选课件
29
现代优化计算
3.4 模拟退火算法的改进
3.4.1 模拟退火算法的优缺点
模拟退火算法的优点
质量高;
初值鲁棒性强;
简单、通用、易实现。
模拟退火算法的缺点
由于要求较高的初始温度、较慢的降温速率、较低
一定速率下降,则称为非时齐算法。
模拟退火算法原理

模拟退火算法原理
1模拟退火算法
模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm)是一种随机搜索算法,它可以用来求解各种最优化问题。
模拟退火算法可以在给定要求下,以较小的步骤寻找局部最优值,从而实现全局搜索。
2基本原理
模拟退火算法是一种基于物理模型的搜索算法,它借鉴了金属固态材料的固熔变换原理。
一个金属在加热的过程中,先熔化再固化。
在它熔化的时候,可以使处于混乱的状态,然后在冷却的过程中,金属就会自动的变为一个更熔化状态的结构。
同样的,模拟退火算法也是在每次搜索过程中,建立一个限制使它位于搜索空间一个固定且局部最佳的点。
来达到现实生活中金属固化状态找到最优结构的目的。
3工作原理
模拟退火算法通常是从初始解出发搜索最优解。
每次搜索的时候,它会根据“退火温度”进行邻域搜索,并接受低于当前温度的任何节点,而拒绝更高温度的节点。
当温度逐渐降低时,节点被搜索概率就会减少,使得搜索更加局部化,从而提高搜索效率,因此可以找到更优的解决方案。
4应用
模拟退火算法可以应用于求解优化问题中,比如最小路径规划问题,解决非线性规划问题,投资运筹学中组合优化等。
此外,模拟退火算法还可以用于信息检索,图像处理,自然语言处理,建模,网络结构研究,机器学习研究,控制研究等。
模拟退火算法及其改进算法
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2.模拟退火算法
2.1 模拟退火算法的原理 模拟退火算法来源于固体退火原理,将固 体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温 时,固体内部粒子随温升变为无序状,内 能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在 每个温度都达到平衡态,最后在常温时达 到基态,内能减为最小。根据Metropolis准 则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为 P=e-∆E/(kT) 其中: E为温度T时的内能 ∆E为能量的改变量 k为Boltzmann常数
X 0 = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), t0 = 1, N = 5, ε = 0.02.
在计算机上运行后得到最优解 X * = (1,1, 0,1,1, 0,1,1,1,1)
1.2 随机神经网络 BP神经网络和反馈神经网络都是使能量 函数按梯度单调下降,如图 常常导致网络 落入局部最小点而达不到全局最小点,这 就意味着训练不收敛。
而随机网络即能赋予网络下山的能力,也 能赋予网络上山的能力,特点如下: (1)在学习阶段,随机网络不像其它网络那 样基于某种确定性算法(2)在运行阶段, 随机网络不是按某种确定性的网络方程进 行状态演变,神经元的净输入不能决定其 状态是1还是0.
t = 0.9t , n = 0, 转步骤3,否则停止算法输出当
3.1.4实例分析
L 某型导弹改进项目的投资 La 为300万元, b 为270万元。 现有10个研制单位申请投资,有关信息如表1表2所示。 现在要求确定军方的投资组合决策,以决定对哪些单 位投资。
运用Matlab软件,可以根据上述算法编制相应程对 该问题进行求解,其中相关参数的设置为
[ ∑ ∑ X i X j i cov(TNPVi , TNPV j )]1/ 2
i =1 j =1
模拟退火算法

在机器学习中的应用
总结词
模拟退火算法在机器学习中用于优化神经网 络结构和超参数调整。
详细描述
在机器学习中,神经网络结构和超参数的选 择对于模型性能至关重要。模拟退火算法可 以用于优化神经网络的结构,如神经元的数 量、层数等,以及调整超参数,如学习率、 正则化参数等。通过模拟退火算法,可以找 到一组最优的神经网络结构和超参数配置,
自适应调整策略
研究自适应调整策略,根据搜索过程 动态调整参数,以更好地适应问题变 化。
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局部搜索
在生成初始解之后,可以对初始解进行局部搜索,以改进其质量。局部搜索可以通过迭代更新当前解 的邻域来寻找更好的解。这种方法可以帮助模拟退火算法更快地收敛到全局最优解。
05
模拟退火算法应用实例
在旅行商问题中的应用
要点一
总结词
模拟退火算法在旅行商问题中表现出色,能够有效求解大 规模问题。
要点二
初始温度
初始温度的选择对算法的搜索效果有重要影响。初始温度太高可能导致算法陷入局部最优 解,而初始温度太低则可能使算法搜索不到全局最优解。通常,初始温度应根据问题的特 性进行设定。
最小温度
最小温度是算法终止时的温度,其选择同样重要。如果最小温度设置得太高,算法可能无 法收敛;如果设置得太低,则可能无法跳出局部最优解。最小温度通常根据问题的复杂度 和算法的迭代次数来设定。
模拟退火算法的相似性
通过模拟物理退火过程,模拟退火算法在搜索解空间时能够跳出局部最优解,寻找全局最优解。
Metropolis准则
Metropolis准则定义
对于当前解的任何小扰动,如果扰动后的解能量低于当前解,则接受该扰动;否则以一 定概率接受该扰动。
模拟退火算法简介:原理+实例
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模拟退火算法(Simulated Annealing)主要内容◆算法原理◆算法应用◆作业现代智能优化算法,主要用于求解较为复杂的优化问题。
与确定性算法相比,其特点如下:第一,目标函数与约束函数不需要连续、可微,只需提供计算点处的函数值即可;第二,约束变量可取离散值;第三,通常情况下,这些算法能求得全局最优解。
现代智能优化算法,包括禁忌搜索,模拟退火、遗传算法等,这些算法涉及生物进化、人工智能、数学和物理学、神经系统和统计力学等概念,都是以一定的直观基础构造的算法,统称为启发式算法。
启发式算法的兴起,与计算复杂性理论的形成有密切的联系,当人们不满足常规算法求解复杂问题时,现代智能优化算法开始起作用。
现代智能优化算法,自20世纪80年代初兴起,至今发展迅速,其与人工智能、计算机科学和运筹学融合,促进了复杂优化问题的分析和解决。
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种通用的随机搜索算法,是局部搜索算法的扩展。
最早于1953年由Metropolis提出,K irkpatric等在1983年将其成功用于组合优化问题的求解。
算法的目的:解决NP复杂性问题;克服优化过程陷入局部极小;克服初值依赖性。
一、算法原理启发:物质总是趋于最低的能态。
如:水往低处流;电子向最低能级的轨道排布。
结论:最低能态是最稳定的状态。
物质会“自动”地趋于最低能态。
猜想:物质趋于最低能态与优化问题求最小值之间有相似性,能否设计一种用于求函数最小值的算法,就像物质“自动”地趋于最低能态?退火,俗称固体降温。
先把固体加热至足够高的温度,使固体中所有的粒子处于无序的状态(随机排列,此时具有最高的熵值);然后将温度缓缓降低,固体冷却,粒子渐渐有序(熵值下降,以低能状态排列)。
原则上,只要温度上升得足够高,冷却过程足够慢,则所有粒子最终会处于最低能态(此时具有最低的熵值)。
模拟退火算法就是将退火过程中系统熵值类比为优化问题的目标函数值来达到优化问题寻优的一种算法。
c++模拟退火算法

c++模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式搜索算法,它通过模拟金属退火的过程来寻找问题的最优解。
在C++中,可以使用以下代码实现模拟退火算法:```c++#include <iostream>#include <cmath>#include <ctime>using namespace std;// 目标函数,这里以一个简单的函数为例double func(double x) {return pow(x, 2);}// 模拟退火算法double simulated_annealing() {double t = 1.0; // 初始温度double x = 0.0; // 初始解double best_x = x; // 当前最优解double best_f = func(x); // 当前最优函数值double step = 1.0; // 初始步长double alpha = 0.95; // 降温系数double f; // 当前函数值double x_new; // 新解int count = 0; // 计数器while (t > 1e-5) {// 在当前解附近随机产生新解x_new = x + step * (rand() % 2 - 0.5);f = func(x_new);// 如果新解更好,则接受新解if (f < best_f) {best_f = f;best_x = x_new;x = x_new;} else {// 如果新解不如当前解,则以一定的概率接受新解 if (rand() % 100 < 50) {x = x_new;}}// 降温t *= alpha;step /= 10;count++;}cout << "最优解: " << best_x << endl;cout << "最优函数值: " << best_f << endl;cout << "迭代次数: " << count << endl;return best_f;}int main() {srand(time(NULL)); // 初始化随机数种子simulated_annealing(); // 运行模拟退火算法return 0;}```在这个例子中,我们使用一个简单的二次函数作为目标函数。
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double r1 = ((double)rand())/(RAND_MAX+1.0);
double r2 = ((double)rand())/(RAND_MAX+1.0);
int pos1 = (int)(N*r1); //第一个交叉点的位置
int pos2 = (int)(N*r2);
int temp = city_list[pos1];
}
}
}
T *= q; //降温
count++;
}
finish = clock(); //退火过程结束
double duration = ((double)(finish-start))/CLOCKS_PER_SEC; //计算时间
printf("采用模拟退火算法,初始温度T0=%.2f,降温系数q=%.2f,每个温度迭代%d次,共降温%d次,得到的TSP最优路径为:\n",T0,q,L,count);
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<time.h>
#include<math.h>
#define T0 50000.0 //初始温度
#define T_end (1e-8)
#define q 0.98 //退火系数
#define L 1000 //每个温度时的迭代次数,即链长
city_list[pos1] = city_list[pos2];
city_list[pos2] = temp; //交换两个点
}
//主函数
int main(void)
{
srand((unsigned)time(NULL)); //初始化随机数种子
time_t start,finish;
start = clock(); //程序运行开始计时
{18,40},{13,40},{82,7},{62,32},{58,35},{45,21}}; //中国27个城市坐标
//41 94;37 84;53 67;25 62;7 64;2 99;68 58;71 44;54 62;83 69;64 60;18 54;22 60;
//83 46;91 38;25 38;24 42;58 69;71 71;74 78;87 76;18 40;13 40;82 7;62 32;58 35;45 21
f2 = path_len(city_list);
df = f2 - f1;
//以下是Metropolis准则
if(df >= 0)
{
r = ((double)rand())/(RAND_MAX);
if(exp(-df/T) <= r) //保留原来的解
{
memcpy(city_list,city_list_copy,N*sizeof(int));
printf("程序运行耗时:%lf秒.\n",duration);
return 0;
}
double dis = distance(city_pos[index1-1],city_pos[index2-1]);
path += dis;
}
int last_index = *(arr+N-1); //最后一个城市序号
int first_index = *arr; //第一个城市序号
double last_dis = distance(city_pos[last_index-1],city_pos[first_index-1]);
#define N 27 //城市数量
int city_list[N]; //用于存放一个解
double city_pos[N][2] = {{41,94},{37,84},{53,67},{25,62},{7,64},{2,99},{68,58},{71,44},{54,62},
{83,69},{64,60},{18,54},{22,60},{83,46},{91,38},{25,38},{24,42},{58,69},{71,71},{74,78},{87,76},
/*
*使用模拟退火算法(SA)求解TSP问题(以中国TSP问题为例)
*参考自《Matlab智能算法30个案例分析》
*模拟退火的原理这里略去,可以参考上书或者相关论文
* update: 16/12/11
* author:lyrichu
* email:919987476@
*/
#include<stdio.h>
path = path + last_dis;
return path; //返回总的路径长度
}
//初始化函数
void init()
{
for(int i=0;i<N;i++)
city_list[i] = i+1; //初始化一个解
}
//产生一个新解
//此处采用随机交叉两个位置的方式产生新的解
void create_new()
double T;
int count = 0; //记录降温次数
T = T0; //初始温度
init(); //初始化一个解
int city_list_copy[N]; //用于保存原始解
double f1,f2,df; //f1为初始解目标函数值,f2为新解目标函数值,df为二者差值
double r; // 0-1之间的随机数,用来决定是否接受新解
{
double x1 = *city1;
double y1 = *(city1+1);
double x2 = *(city2);
double y2 = *(city2+1);
double dis = sqrt((x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2));
return dis;
}
//函数声明
double distance(double *,double *); //计算两个城市距离
double path_len(int *); //计算路径长度
void init(); //初始化函数
void create_new(); //产生新解
//距离函数
double distance(double * city1,double * city2)
for(int i=0;i<N-1;i++) //输出最优路径
{
printf("%d--->",city_list[i]);
}
printf("%d\n",city_list[N-1]);
double len = path_len(city_list); //最优路径长度
printf("最优路径长度为:%lf\n",len);
//计算路径长度
double path_len(int * arr)
{
double path = 0; //初始化路径长度
int index = *arr; //定位到第一个数字(城市序号)
for(int i=0;i<N-1;i++)
{
int index1 = *(arr+i);
int index2 = *(arr+i+1);
while(T > T_end) //当温度低于结束温度时,退火结束
{
for(int i=0;i<L;i++)
{
memcpy(city_list_copy,city_list,N*sizeof(int)); //复制数组
create_new(); //产生新解
f1 = path_len(city_list_copy);