模擬退火算法（SA）

模擬退火是很經典的算法，針對大多數模型、應用，受限于SA運行時間長等特點，已不能直接應用SA，這樣的算法值得去改進，我試圖找一些縮短運行時間的方法，已經在測試，這里是模擬退火第一篇文章，介紹模擬退火，給出基礎代碼（經過多次測試，可直接運行）。
參考了https://blog.csdn.net/qq_34554039/article/details/90294046（該文介紹了模擬退火）

1.簡介

模擬退火算法的思想：
借鑒于固體的退火過程，當固體的溫度很高時，內能比較大，固體內的粒子處于快速無序運動狀態，當溫度慢慢降低，固體的內能減小，粒子逐漸趨于有序，最終固體處于常溫狀態，內能達到最小，此時粒子最為穩定。
思路：
一開始為算法設定一個較高的值T（模擬溫度），算法不穩定，選擇當前較差解的概率很大；隨著T的減小，算法趨于穩定，選擇較差解的概率減小，最后，T降至終止迭代的條件，得到近似最優解。

2.算法步驟

模擬退火算法，有很多文章進行了介紹，這里不贅述，算法思想也簡單，看流程圖一般就很清晰了。

其中，

代碼（一個求函數極值的程序）：

運行方式：全部復制保存到一個m文件中，直接運行

function main_fcn_extreme_value()T=1000;%初始化溫度值 T_min=1e-12;%設置溫度下界 alpha=0.98;%溫度的下降率 k=1000;%迭代次數（解空間的大小）x=getX;%隨機得到初始解 while(T>T_min)for I=1:kfx=Fx(x);x_new=getX;if(x_new>=-2&&x_new<=2)fx_new=Fx(x_new);delta=fx_new-fx;if(delta<0)x=x_new+(2*rand-1);elseP=getP(delta,T);if(P>rand)x=x_new;endendend end T=T*alpha; end disp('最優解為：') disp(x)%%getX.m function x=getX x=4*rand-2; end%%Fx.m function fx=Fx(x) fx=(x-2)^2+4; end%%getP.m function p=getP(c,t) p=exp(-c/t); end end

總結

以上是生活随笔為你收集整理的模拟退火算法（代码可直接运行）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。