模拟退火首先从某个初始候选解开始，当温度大于0时执行循环。 在循环中，通过随机扰动产生一个新的解，然后求得新解和原解之间的能量差，如果差小于0，则采用新解作为当前解。 如果差大于0，则采用一个当前温度与能量差成比例的概率来选择是否接受新解。温度越低，接受的概率越小，差值越大，同样接受概率越小 ...

就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。 二. 模拟退火(SA ...

前言 因为听说打得一手好随机化搜索的yyb据佬在考场上D2T3重测前拿下90分怒虐全场，所以蒟蒻也闻风而动了 网上好多博客都讲得十分高大上啊欺负我这种什么也不会的蒟蒻 于是蒟蒻就想尝试用一种更浅显通俗的方式去理解它 算法简述 模拟退火适用的问题通常是一些求最优解的问题 比如，把问题 ...

模拟退火 （好久没有写博客，一写就是这么玄乎的东西......） 前言 对于这种十分神奇的近似算法（xjb随机算法） ，我一向觉得这十分不靠谱。 然而，只有真正认真学习过这个(极其富有魅力)的算法的人，才知道这个算法是多么的强 (多么的不靠谱) 那么，我就简单的介绍一下模拟退火 ...

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就会停止搜索 ...

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 一：概括 1.爬山算法 所谓的爬山算法实际上就是简单的贪心算法，贪心算法通过从当前解的临近空间选择一个最优的解作为新的当前解，因此这个解很有可能是局部最优解，而不是全局最优的。因为A的领域周围没有比他更优的解了。 2.模拟算法 ...

目录 写在前面 正文 简介 什么是退火？ 算法流程 Metropolis准则 SA 函数 计算函数 calc 一些技巧/思想 Tips 例题 UVA10228 ...