前言 模拟退火算法（SA）是较为常见的现代优化算法之一，常用于旅行商（TSP）问题中。数学建模里学生们常常使用该算法，甚至是为了使用这个算法而使用这个算法，让评委老师们审美疲劳。评委老师明确表明使用所谓"神算法"（神经网络，模拟退火，遗传算法等等）而过于牵强者拿不了高分 ...

更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 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 ...

　　　　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 ...

算法流程： 实现： base.py sko目录下的operaters目录 mutation.py 用于TSP问题的状态空间转移函数的设计 SA.py 定义了众多的模拟退火方案 demo_sa.py ...

模拟退火（SA） 物理过程由以下三个部分组成 1.加温过程 问题的初始解 2.等温过程 对应算法的Metropolis抽样的过程 3.冷却过程 控制参数的下降 默认的模拟退火是一个求最小值的过程，其中Metropolis准则是SA算法收敛于全局最优解的关键所在，Metropolis准则 ...

模拟退火 首先看一下度娘的定义 模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解 模拟退火是一种非常好用的随机化算法，它是爬山算法的改进版 爬山算法的思想就是一个劲的找最优解，如果接下来的任何状态都比当前状态差 ...

一、什么是模拟退火算法 1、爬山算法 在了解模拟退火算法之前，先来看一下爬山算法：爬山算法是一种贪心算法，该算法每次从当前的解空间中选取一个解作为最优解，直到达到一个局部最优解。假设函数f(x)的图像如下图： 现在使用爬山算法来求f(x)的最大值，若C为当前最优解，则爬山算法搜索到A就会 ...

一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 作为对比，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 ...