前排提示:LZ是个菜比,有可能有讲的不对的地方,请在评论区指出qwq

0.基本思想

模拟退火其实没有那么高大上。说白了就是初始化一个“温度”。每次随机乱选一个方案,如果比以前的方案优那么就要,否则就以一定的概率要或者不要。当前方案越狗屎就越不想要,“温度”越低越不想要。然后把温度降低一些,反复循环,直到温度为0为止。

1.照本宣科 实现

Fuck CCF(小声

呃,就以 臭名昭著 著名的TSP问题举例子吧。

什么?你不知道TSP?这个就是->点我

其实正解是搜索,但是\(O(n!)\)的时间复杂度实在伤不起(除了像本题一样\(n\le15\)),所以考虑模拟退火。

首先,初始化一个初始”温度“。越高越好,但是过高会让程序变慢,至于为什么以后再说

const double T0=1e5/*初始温度*/,T_end=1e-4/*结束温度(由于非常接近0可以看作0)*/;
void SA(){
double T=T0;//当前温度
while(T>T_end){//对应”反复循环,直到温度为0为止。“这句话
}
}

然后胡乱生成一个解:

double calc(){//意思是查询当前解的代价,具体到问题里就是按照当前顺序访问要走多远
double ret=0.0;
for(int i=1;i<=n;i++){
ret+=g[ans[i-1]][ans[i]];//g数组的意思是从一个点到另一个点要走多少
}
return ret;
}
int random_disp(int l,int r){//意思是在区间[l,r]内随机生成一个数
srand(time(NULL));
static std::mt19937 random_engine(rand());
if(l>r)swap(l,r);
uniform_int_distribution<int> u(l,r);
return u(random_engine);
}
const double T0=1e5/*初始温度*/,T_end=1e-4/*结束温度(由于非常接近0可以看作0)*/;
void SA(){
double T=T0;//当前温度
while(T>T_end){//对应”反复循环,直到温度为0为止。“这句话
int u=random_disp(1,n),v=random_disp(1,n);
swap(ans[u],ans[v]);
double new_sol=calc();//随机交换两个数,就相当于乱生成一个
//ans数组的意义是访问的顺序 }
}

判断是否要这个解:

inline bool CBP(double x){//Choose by probability.
//以概率x返回 true或者false
if(x>=1.0)return true;
if(x<=0.0)return false;
srand(time(NULL));
static std::mt19937 random_engine(rand());
uniform_real_distribution<double> u(0.0,1.0);
return u(random_engine)<=x;
}
double calc(){//意思是查询当前解的代价,具体到问题里就是按照当前顺序访问要走多远
double ret=0.0;
for(int i=1;i<=n;i++){
ret+=g[ans[i-1]][ans[i]];//g数组的意思是从一个点到另一个点要走多少
}
return ret;
}
int random_disp(int l,int r){//意思是在区间[l,r]内随机生成一个数
srand(time(NULL));
static std::mt19937 random_engine(rand());
if(l>r)swap(l,r);
uniform_int_distribution<int> u(l,r);
return u(random_engine);
}
const double T0=1e5/*初始温度*/,T_end=1e-4/*结束温度(由于非常接近0可以看作0)*/;
void SA(){
double T=T0;//当前温度
while(T>T_end){//对应”反复循环,直到温度为0为止。“这句话
int u=random_disp(1,n),v=random_disp(1,n);
swap(ans[u],ans[v]);
double new_sol=calc();//随机交换两个数,就相当于乱生成一个
//ans数组的意义是访问的顺序
if(new_sol<old_sol){//如果撞到狗屎运,随机乱搞一个都比以前的解好
old_sol=new_sol;//那么更新
}else if(CBP(exp(double(old_sol-new_sol)/T))){//否则以概率决定是否更新
old_sol=new_sol;
}else{
swap(ans[u],ans[v]);//换回来,交换两次等于没换
}
}
}

等等,exp(double(old_sol-new_sol)/T)是什么意思?

这个我当初也蒙了半天(我太蔡了),尽量讲的明白一点

先把它翻译成数学语言:

\[e^{\frac{\Delta f}{T}}
\]

再翻译成人话:

\(e\) (是个常数,大约是2.7) 的 (以前解 - 当前解 )除以当前温度次方

(以前解 - 当前解 ),也就是\(\Delta f\),一定是个负数,为什么看看代码就知道了。

那么,\(\Delta f\)越小(也就是绝对值越大),也就是当前解越狗屎,\(\frac{\Delta f}{T}\)就越小。当\(T\)越小,也就是温度越小,\(\frac{\Delta f}{T}\)的绝对值也就越大,\(\frac{\Delta f}{T}\)也就越小。\(\frac{\Delta f}{T}\)越小,\(e^{\frac{\Delta f}{T}}\)也就越小(但一定大于0),正好对应了”当前方案越狗屎就越不想要,“温度”越低越不想要。“这句话。

^通读三遍再往下看

降低温度并记录遇到的最优解:

inline bool CBP(double x){//Choose by probability.
//以概率x返回 true或者false
if(x>=1.0)return true;
if(x<=0.0)return false;
srand(time(NULL));
static std::mt19937 random_engine(rand());
uniform_real_distribution<double> u(0.0,1.0);
return u(random_engine)<=x;
}
double calc(){//意思是查询当前解的代价,具体到问题里就是按照当前顺序访问要走多远
double ret=0.0;
for(int i=1;i<=n;i++){
ret+=g[ans[i-1]][ans[i]];//g数组的意思是从一个点到另一个点要走多少
}
return ret;
}
int random_disp(int l,int r){//意思是在区间[l,r]内随机生成一个数
srand(time(NULL));
static std::mt19937 random_engine(rand());
if(l>r)swap(l,r);
uniform_int_distribution<int> u(l,r);
return u(random_engine);
}
const double T0=1e5/*初始温度*/,T_end=1e-4/*结束温度(由于非常接近0可以看作0)*/;
void SA(){
double T=T0;//当前温度
while(T>T_end){//对应”反复循环,直到温度为0为止。“这句话
int u=random_disp(1,n),v=random_disp(1,n);
swap(ans[u],ans[v]);
double new_sol=calc();//随机交换两个数,就相当于乱生成一个
//ans数组的意义是访问的顺序
if(new_sol<old_sol){//如果撞到狗屎运,随机乱搞一个都比以前的解好
old_sol=new_sol;//那么更新
}else if(CBP(exp(double(old_sol-new_sol)/T))){//否则以概率决定是否更新
old_sol=new_sol;
}else{
swap(ans[u],ans[v]);//换回来,交换两次等于没换
}
ans_val=min(ans_val,old_sol);
ans_val=min(ans_val,new_sol);//记录最优解
T*=0.997;//缓缓降低
}
}

然后,不停循环,直到温度为0为止。

Code:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAXN 20
int n,ans[MAXN],st=clock();
double g[MAXN][MAXN],x[MAXN],y[MAXN],ans_val=1e10;
double euc_dis(double x1,double y1,double x2,double y2){
return sqrt((x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2));
}
inline bool CBP(double x){//Choose by probability
if(x>=1.0)return true;
if(x<=0.0)return false;
srand(time(NULL));
static std::mt19937 random_engine(rand());
uniform_real_distribution<double> u(0.0,1.0);
return u(random_engine)<=x;
}
int random_disp(int l,int r){
srand(time(NULL));
static std::mt19937 random_engine(rand());
if(l>r)swap(l,r);
uniform_int_distribution<int> u(l,r);
return u(random_engine);
}
double calc(){
double ret=0.0;
for(int i=1;i<=n;i++){
ret+=g[ans[i-1]][ans[i]];
}
return ret;
}
const double T0=1e5,T_end=1e-4,DT=0.997;
void SA(){
double T=T0,old_sol=calc();
while(T>T_end){
int u=random_disp(1,n),v=random_disp(1,n);
swap(ans[u],ans[v]);
double new_sol=calc();
if(new_sol<old_sol){
old_sol=new_sol;
}else if(CBP(exp(double(old_sol-new_sol)/T))){
old_sol=new_sol;
}else{
swap(ans[u],ans[v]);
}
ans_val=min(ans_val,old_sol);
ans_val=min(ans_val,new_sol);
T*=DT;
}
}
int main(){
srand(time(NULL));
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++){
scanf("%lf %lf",x+i,y+i);
}
for(int i=0;i<=n;i++){
for(int j=0;j<=n;j++){
g[i][j]=euc_dis(x[i],y[i],x[j],y[j]);
}
}
for(int i=1;i<=n;i++){
ans[i]=i;
}
while(clock()-st<0.95*CLOCKS_PER_SEC){//只要还没超时就不停退火
SA();
}
printf("%.2lf\n",ans_val);
return 0;
}

以上代码能够ACP1433,也就是例题。

3.一些注意事项

  1. 由于模拟退火是个概率算法,所以除非你想不出正解最好不要用。
  2. 由于模拟退火是个概率算法,所以最好多跑几遍。
  3. 由于模拟退火是个概率算法,所以要仔细调整几个参数——初始温度、结束温度、变化率。
  4. 由于模拟退火是个概率算法,所以时间复杂度是\(O(玄学)\)。初始温度越高,温度变化率越接近1,跑得越慢,也越精确。
  5. 由于模拟退火是个概率算法,所以LZ想不出来怎么继续队形了qwq。
  6. 由于模拟退火是个概率算法,所以能给LZ点一个赞吗qwq

完结撒花~

完结撒CCF~

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