模擬退火首先從某個初始候選解開始，當溫度大於0時執行循環。 在循環中，通過隨機擾動產生一個新的解，然后求得新解和原解之間的能量差，如果差小於0，則采用新解作為當前解。 如果差大於0，則采用一個當前溫度與能量差成比例的概率來選擇是否接受新解。溫度越低，接受的概率越小，差值越大，同樣接受概率越小 ...

就會停止搜索，因為在A點無論向那個方向小幅度移動都不能得到更優的解。 二. 模擬退火(SA ...

前言 因為聽說打得一手好隨機化搜索的yyb據佬在考場上D2T3重測前拿下90分怒虐全場，所以蒟蒻也聞風而動了 網上好多博客都講得十分高大上啊欺負我這種什么也不會的蒟蒻 於是蒟蒻就想嘗試用一種更淺顯通俗的方式去理解它 算法簡述 模擬退火適用的問題通常是一些求最優解的問題 比如，把問題 ...

模擬退火 （好久沒有寫博客，一寫就是這么玄乎的東西......） 前言 對於這種十分神奇的近似算法（xjb隨機算法） ，我一向覺得這十分不靠譜。 然而，只有真正認真學習過這個(極其富有魅力)的算法的人，才知道這個算法是多么的強 (多么的不靠譜) 那么，我就簡單的介紹一下模擬退火 ...

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就會停止搜索 ...

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 一：概括 1.爬山算法 所謂的爬山算法實際上就是簡單的貪心算法，貪心算法通過從當前解的臨近空間選擇一個最優的解作為新的當前解，因此這個解很有可能是局部最優解，而不是全局最優的。因為A的領域周圍沒有比他更優的解了。 2.模擬算法 ...

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 ...