模擬退火大概就是一個隨機化求最優解的問題。 考慮一個較連續的多峰的函數,用模擬退火可以較大幾率找到極值,具體過程(這里假設找的是最小值,最大值反着弄一下就行了): 初始一個溫度 / 步長 \(T\),隨機一個點 在步長范圍內隨機選一個新點,記能量變化量 \(ΔE\) 為新點值 ...
先看一道題目:洛谷P 寶藏 第一想法是最小生成樹,但是並不對,只能過 的數據。 n lt 想起了TSP 狀壓DP。 不知道TSP問題戳這里。 用 f u i 表示從 u 出發,點是否可以到達的狀態為 i 。 因為計算 f u i 時只用 f u 里的狀態計算,可以算用了滾動數組,省略一維的 u 。 然后枚舉點 j,k,如果 j 和 k 有直接連邊,且 j 能到達,k 不能到達的話,f i lt l ...
2018-07-11 20:39 0 811 推薦指數:
模擬退火大概就是一個隨機化求最優解的問題。 考慮一個較連續的多峰的函數,用模擬退火可以較大幾率找到極值,具體過程(這里假設找的是最小值,最大值反着弄一下就行了): 初始一個溫度 / 步長 \(T\),隨機一個點 在步長范圍內隨機選一個新點,記能量變化量 \(ΔE\) 為新點值 ...
本篇參考了一下Chhokmah小姐姐的博客 概念: 其實基於爬山,爬山是一個非常笨的貪心,爬山本質是按照一個方向找最高點,不過找到一個比兩邊都高的點就會停下,這顯然是錯的,結果卻由此誕生了一個模擬退火。 模擬退火\((Simulate\ Anneal,SA)\)是一種通用概率演算法,用來 ...
本文基於多篇博客編寫,僅供學習使用,將會存在多處對其他文章內容的直接復制 模擬退火是一種隨機化算法。當一個問題的方案數量極大(甚至是無窮的)而且不是一個單峰函數時,我們常使用模擬退火求解。用一句話概括:如果新狀態的解更優則修改答案,否則以一定概率接受新狀態。 ——OI WIKI ...
3680: 吊打XXX Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MBSec Special JudgeSubmit: 3192 Solved: 119 ...
模擬退火(SA) 物理過程由以下三個部分組成 1.加溫過程 問題的初始解 2.等溫過程 對應算法的Metropolis抽樣的過程 3.冷卻過程 控制參數的下降 默認的模擬退火是一個求最小值的過程,其中Metropolis准則是SA算法收斂於全局最優解的關鍵所在,Metropolis准則 ...
模擬退火 首先看一下度娘的定義 模擬退火算法(Simulate Anneal,SA)是一種通用概率演算法,用來在一個大的搜尋空間內找尋命題的最優解 模擬退火是一種非常好用的隨機化算法,它是爬山算法的改進版 爬山算法的思想就是一個勁的找最優解,如果接下來的任何狀態都比當前狀態差 ...
目錄 寫在前面 正文 簡介 什么是退火? 算法流程 Metropolis准則 SA 函數 計算函數 calc 一些技巧/思想 Tips 例題 UVA10228 ...
一、什么是模擬退火算法 1、爬山算法 在了解模擬退火算法之前,先來看一下爬山算法:爬山算法是一種貪心算法,該算法每次從當前的解空間中選取一個解作為最優解,直到達到一個局部最優解。假設函數f(x)的圖像如下圖: 現在使用爬山算法來求f(x)的最大值,若C為當前最優解,則爬山算法搜索到A就會 ...