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模拟退火算法mAtlAB怎样找到下一个新解

“模拟退火”算法是源于对热力学中退火过程的模拟,在某一给定初温下,通过缓慢下降温度参数,使算法能够在多项式时间内给...

可以用GA来优化BP网络的初始权值,再用SA来训练网络。也可直接将两种算法融合。具体看你想怎么做。附件是一个基于Matlab...

最主要的问题是,程序在找到最优点之后,缺少一个有效的退出循环的机制。 具体点说,下面的代码: if (ObjectFunction(B...

我刚刚回答了一个额。 从代码角度来说,就是2个循环,一个总温度外循环(足够大,并逐渐减小),另一个内部循环(使其达到该特定温度下的平衡,怎么算平衡自己定义的)。很多书都说外部的总温度外循环,却忽略了内部循环,内部循环值应该多大,...

其实原理很简单,就是一种概率性的搜索算法,只是一个小程序,所以可以自己编写,我目前就是用自己编写的。 几个关键点就是退火温降一定要缓慢,也就是迭代次数尽量多,所以在温度变化函数里面的参数要设置可能。

clear clc a = 0.95 k = [5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4]; k = -k;% 模拟退火算法是求解最小值,故取负数 d = [2;5;18;3;2;5;10;4;11;7;14;6]; restriction = 46; num = 12; sol_new = ones(1,num); % 生成初始解 E_current = inf;E_best = inf...

模拟退火算法,蚁群算法和遗传算法都是启发式随机搜索算法,这种算法理论上式不可能得到最优解的,只能去接近它,由于初始解是随机的,所以每次运行结果必然是不一样的。根据你问题的规模运行数十次和数百次,然后求平均值,可以判断你的算法优劣。

其实原理很简单,就是一种概率性的搜索算法,只是一个小程序,所以可以自己编写,我目前就是用自己编写的。目前我认为几个关键点就是退火温降一定要缓慢,也就是迭代次数尽量多,所以在温度变化函数里面的参数要设置可能。另外,同温条件下可以...

你的双层规划解决了吗,我也想要个代码看看,你有的话能给我一份吗??

发过来吧,我能看懂的。

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