模擬退火算法（SA）

模擬退火是很經(jīng)典的算法，針對大多數(shù)模型、應(yīng)用，受限于SA運(yùn)行時間長等特點(diǎn)，已不能直接應(yīng)用SA，這樣的算法值得去改進(jìn)，我試圖找一些縮短運(yùn)行時間的方法，已經(jīng)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(chǔ)代碼（經(jīng)過多次測試，可直接運(yùn)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(dāng)固體的溫度很高時，內(nèi)能比較大，固體內(nèi)的粒子處于快速無序運(yùn)動狀態(tài)，當(dāng)溫度慢慢降低，固體的內(nèi)能減小，粒子逐漸趨于有序，最終固體處于常溫狀態(tài)，內(nèi)能達(dá)到最小，此時粒子最為穩(wěn)定。
思路：
一開始為算法設(shè)定一個較高的值T（模擬溫度），算法不穩(wěn)定，選擇當(dāng)前較差解的概率很大；隨著T的減小，算法趨于穩(wěn)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(yōu)解。

2.算法步驟

模擬退火算法，有很多文章進(jìn)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(shù)極值的程序）：

運(yùn)行方式：全部復(fù)制保存到一個m文件中，直接運(yùn)行

function main_fcn_extreme_value()T=1000;%初始化溫度值 T_min=1e-12;%設(shè)置溫度下界 alpha=0.98;%溫度的下降率 k=1000;%迭代次數(shù)（解空間的大小）x=getX;%隨機(jī)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(yōu)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(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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