模拟退火 Simulated annealing 看看有空把图片完善一下好了 模拟退火算法的一些背景 既然要说模拟退火算法,就应该说一下模拟退火算法的背景,模拟退火算法是局部搜索算法的一种扩展,该算法的思想最早由Metropolis在1953年提出,然后又由其他人在1983年成功将模拟退火算法用作求解组合优化问题,将其作为一种可以有效求解复杂组合优化问题的一种有效方法 模拟退火算法顾名思义,就是根据复杂组合优化问题和现实中的固体退火的过程的相似点建立联系得到的,收到固体退火思想的影响,Kirkp…

真没想到这东西真的在考场上用到了...顺便水篇blog以示诈尸好了(逃 模拟退火算法 模拟退火是一种随机化算法, 用于求函数的极值qwq 比如给出一个问题, 我们要求最优解的值, 但是可能的方案数量极大, 直接搜索会T飞, 这种时候我们一般会有两种选择: 爬山算法 爬山算法每次在当前找到的方案附近寻找一个新的方案(常见方式是随机一个差值), 然后如果这个解更优那么直接转移. 对于单峰函数来说这显然可以直接找到最优解(不过你都知道它是单峰函数了为啥不三分呢?) 但是对于多数我们求解的函数来说, 它…

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 01 什么是旅行商问题(TSP)? TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回…

蒙特·卡罗分子模拟计算 使用蒙特·卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的: 1． 使用随机数发生器产生一个随机的分子构型. 2． 对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变,产生一个新的分子构型. 3． 计算新的分子构型的能量. 4． 比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化,判断是否接受该构型. 若新的分子构型能量低于原分子构型的能量,则接受新的构型,使用这个构型重复再做下一次迭代. 若新的分子构型能量高于原分子构型的能量,则计算玻尔兹曼因子,并产生一个随机数.若这个随机数大于所计算出…

题目链接 一个比较好的解释? 模拟退火(Simulated Annealing,SA): (1)初始化一个温度(充分大).初始解状态S.每个T值的迭代次数. (2)对i=1,...,L,做(3)至(7)步. (3)产生新解S'. (4)计算Δt=C(S')-C(S),其中C(S)为评价函数. (5)若Δt<0,则接受新解S'作为当前解:否则以exp(-Δt/(kT))的概率接受S'作为当前解(k为玻尔兹曼常数,一般不管它?) (6)如果满足终止条件,则输出当前解作为最优解,结束程序. 终止条件通…

背景 现有个处理股票行情消息的系统,其架构如下: 由于数据量巨大,系统中启动了 15 个线程来消费行情消息.消息分配的策略较为简单:对 symbol 的 hashCode 取模,将消息分配给其中一个线程进行处理. 经过验证,每个线程分配到的 symbol 数量较为均匀,于是系统愉快地上线了. 运行一段时间后,突然收到了系统的告警,但此时并非消息峰值时间段.经过排查后,发现问题出现在 hash 函数上: 虽然每个线程被分配到的 symbol 数量较为均衡,但是部分热门 symbol 的报价消息量会…

Hopfield网络具有最优计算功能,然而网络只能严格按照能量函数递减方式演化,很难避免伪状态的出现,且权值容易陷入局部极小值,无法收敛于全局最优解. 如果反馈神经网络的迭代过程不是那么死板,可以在一定程度上暂时接受能量函数变大的结果,就有可能跳出局部极小值.随机神经网络的核心思想就是在网络中加入概率因素,网络并不是确定的向能量函数减小的方向演化,而是以一个较大概率向这个方向演化,以保证正确的迭代方向,同时想能量函数增大的概率也存在,以防止陷入局部极小值. 在机器学习以及优化组合问题中,最常用的…

之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结. 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称. 工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计…

Vector bin packing:first fit / best fit / grasp 成本:性价比 (先验) 设计评价函数: evaluation function:cosine similarity / vertical distance / dynamic programming 搜索: 启发式方法
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这篇文章是之前写的智能算法(遗传算法(GA).粒子群算法(PSO))的补充.其实代码我老早之前就写完了,今天恰好重新翻到了,就拿出来给大家分享一下,也当是回顾与总结了. 首先介绍一下模拟退火算法(SA).模拟退火算法(simulated annealing,SA)算法最早是由Metropolis等人提出的.其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性.模拟退火算法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由以下三部分组成: (1)加温过程 (2)等温过程 (3)冷却过程 其中加…