Simulated Annealing(模擬退火法)報告人:陳世明1Simulated Annealing大綱簡介攀登演算法模擬退火法 vs Hill Climbing模擬退火法的檢測標準與流程模擬退火法的考慮因素其他的問題提高效能與演算法的修正結論2Simulated Annealing簡介模擬退火法是模擬冷卻晶體的過程。最早是由Metropolis、Rosenbluth等人在1953年提出。
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级模 拟 退 火 算 法(Simulated Annealing)1引子2SA算法的起源3SA算法的基本思想4S
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式LOGO单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式模拟退火算法材料物理0901班何格Contents算法背景介绍算法基本思想算法流程算法的Matlab实现41231. 算法背景介绍工程中许多实际优化问题的目标函数都是非凸的存在许多局部最优解特别随着问题规模的增大局部最优解得数目会迅速增加一般方法在
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1第五章模拟退火2第五章 模拟退火一.导言二.退火过程和Bolzman方程三.SA的算法构造及步骤四.计算举例五.SA的收敛性分析六.SA的应用举例3模拟退火的产生(SA) 1953年 Metropolis提出原始的SA算法未引起反响1982年 K
相似性模拟退火算法的设计与原理数学模型——马尔可夫过程模拟退火算法的实现实现技术A模拟退火算法的应用前景算法特性
模拟退火算法 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e-ΔE(kT)其中E为温度T时的内能ΔE为其改变量k为Boltzmann常数用固体退火模拟组合优化问题将内能E模拟为目标函数值f温度T演
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章 模拟退火算法(Simulated Annealing)搜索问题描述除当前高度外对环境没有任何感知最优解位于海拔最高处搜索问题描述Landscape with various featuresObjectivefunctionshoulderglobal maxlocal maxflat local maxcurrent
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章 模拟退火算法 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 3.1.2 组合优化与物理退火的相似性 3.1.3 模拟退火算法的基本思想和步骤 3.2 模拟退火算法的马氏链描述 3.2.1 马尔可夫链 3.2.2 模拟退火算法与马尔可夫链
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
遗传-模拟退火算法论文:改进的遗传—模拟退火算法在公交排班中的应用【中文摘要】随着世界城市化进程的发展及人们生活水平的提高各大城市中公交问题尤其显著而目前我国大部分城市采用的是传统的手工调度方式无法满足乘客出行的需要因此建立先进智能化的公交系统是解决该问题的关键而公交车辆智能调度首先要解决的问题则是运营车辆的智能排班本文重点对改进的遗传-模拟退火算法(GA-SA)及其在公交智能排班中的应用进行了研
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