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算法流程: 實現: base.py sko目錄下的operaters目錄 mutation.py 用於TSP問題的狀態空間轉移函數的設計 SA.py 定義了眾多的模擬退火方案 demo sa.py模擬退火的函數極值搜索案例,使用了一個著名的震盪函數,只能搜索到局部最優解,因為這個函數的極小值群體過於龐大 得到的函數值下降曲線為 TSP問題的優化以及動態迭代過程展示 data nctu.csv 文件 ...
2020-07-11 23:06 0 886 推薦指數:
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optimtool %打開工具箱,工具箱界面如下: fitness函數如下: function fitnessVal = fitness( x ) % fitnessVal = sin(10*pi*x) / x; % fitnessVal = -1 * sin(10 ...
這篇文章是之前寫的智能算法(遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO))的補充。其實代碼我老早之前就寫完了,今天恰好重新翻到了,就拿出來給大家分享一下,也當是回顧與總結了。 首先介紹一下模擬退火算法(SA)。模擬退火算法(simulated annealing,SA)算法最早 ...
更多精彩盡在微信公眾號【程序猿聲】 01 什么是旅行商問題(TSP)? TSP問題(Traveling Salesman Problem,旅行商問題),由威廉哈密頓爵士和英國數學家克克曼T.P.Kirkman於19世紀初提出。問題描述如下: 有若干個城市,任何兩個城市 ...
前言 模擬退火算法(SA)是較為常見的現代優化算法之一,常用於旅行商(TSP)問題中。數學建模里學生們常常使用該算法,甚至是為了使用這個算法而使用這個算法,讓評委老師們審美疲勞。評委老師明確表明使用所謂"神算法"(神經網絡,模擬退火,遺傳算法等等)而過於牽強者拿不了高分 ...
以下文章來源於數據魔術師 ,作者周航 前言 大家好呀!我們你們好久不見的。。。咳咳,初次見面的小編! 之前重新整理了ILS的代碼,有人留言問能不能提供java版。 正好最近在學啟發式算法和java,為了造福人類小編打算提供模擬退火法和迭代局部搜索求解TSP的java版本,方便一些不喜歡 ...
模擬退火算法SA原理及python、java、php、c++語言代碼實現TSP旅行商問題,智能優化算法,隨機尋優算法,全局最短路徑 模擬退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人於1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick ...
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 ...