一.问题描述 旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路经的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. 图1 TSP问题的示意图 二.遍历算法 一个最容易想到的方法是利用排列组合的方法把所有的路径都计算出来,并逐一比较,选出最小的路径.虽然该方法在理论上是可行的,但路径的个数与城市的个数成指数增长,当

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. 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早由Kirkpatrick等应用于组合优化领域,它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法,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.模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降

问题描述 基于粒子群和模拟退火算法的混合算法,在Matlab2015中数据量化怎么实现? 基于粒子群和模拟退火算法的混合算法,在Matlab2015中数据量化怎么实现? 解决方案 http://www.docin.com/p-679137566.html

问题描述 模拟退火算法优化BP神经网络函数拟合源程序,急求,毕设用 matlab 想用模拟退火优化BP神经网络,但误差增大,急求解决. 主函数:需调用函数fx2.evaluate和errorBP clc clear %随机产生200组输入数据x.输出数据y input=10*rand(2,200)-5; output=zeros(1,200); for i=1:200 output(i)=fx2(input(:,i)); end %设置网络节点数 inputnum=2; hiddennum=5;

  优化算法入门系列文章目录(更新中): 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法   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

模拟退火 算法 模拟退火,Simulated Annealing . 退火是一种金属热处理工艺,指的是将金属缓慢加热到一定温度,保持足够时间,然后以适宜速度冷却.目的是降低硬度,改善切削加工性. 百度百科: 模拟退火的基本思想: ⑴ 初始化:初始温度T(充分大),初始解状态S(是算法迭代的起点), 每个T值的迭代次数L ⑵ 对k=1,--,L做第⑶至第6步: ⑶ 产生新解S′ ⑷ 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数 ⑸ 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解,否则以概率e

问题描述 详情加Q1454862739,谢谢 解决方案 解决方案二:退火算法是?解决方案三:我还以为是火腿算法..解决方案四:引用1楼sdfgrtyu的回复: 退火算法是? 现代启发式算法的一种

作者:July  二零一一年一月二十九日   一.蒙特卡罗算法1946年,美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann,Stan Ulam 和 Nick Metropolis 共同发明了,蒙特卡罗方法. 此算法被评为20世纪最伟大的十大算法之一,详情,请参见我的博文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/01/10/6127953.aspx   蒙特卡罗方法(Monte Carlo method),又称随机抽样或统计模拟方法

有不少读者给我来信,咨询的是关于数学和算法对学习计算机的意义.这样的话题,在我的专栏中很多文章里都提到过.在拙作<逆袭大学--传给IT学子正能量>中,在这方面写了不少文字,现将其中的9.5节全文摘录在此文中,以供参考. 更多话题,见<逆袭大学--传给IT学子正能量>全书目录. 9.5 用算法和数学奠定专业基础 一个程序设计的初学者,在刚刚开始学习时,会认为编程中语言是最重要的.没有语言,没有掌握好编程语言,写不出程序来.而后又知道熟练运用语言仅仅是学会了一种表达的方式而已,如同一个