原文:Python數模筆記-模擬退火算法(2)約束條件的處理

最優化與線性規划 最優化問題的三要素是決策變量 目標函數和約束條件。 線性規划 Linear programming ,是研究線性約束條件下線性目標函數的極值問題的優化方法,常用於解決利用現有的資源得到最優決策的問題。 簡單的線性規划問題可以用 Lingo軟件求解,Matlab Python 中也有求解線性規划問題的庫函數或求解器,很容易學習和使用,並不需要用模擬退火算法。但是,由一般線性規划問 ...

2021-05-02 11:29 1 4733 推薦指數:

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Python數模筆記-模擬退火算法(3)整數規划問題

1、整數規划問題    整數規划問題在工業、經濟、國防、醫療等各行各業應用十分廣泛,是指規划中的變量(全部或部分)限制為整數,屬於離散優化問題(Discrete Optimization)。 ...

Mon May 03 02:25:00 CST 2021 0 2993
Python數模筆記-模擬退火算法(1)多變量函數優化

1、模擬退火算法   模擬退火算法借鑒了統計物理學的思想,是一種簡單、通用的啟發式優化算法,並在理論上具有概率性全局優化性能,因而在科研和工程中得到了廣泛的應用。   退火是金屬從熔融狀態緩慢冷卻、最終達到能量最低的平衡態的過程。模擬退火算法基於優化問題求解過程與金屬退火過程的相似性,以優化 ...

Sat May 01 23:21:00 CST 2021 1 5106
Python數模筆記-模擬退火算法(4)旅行商問題

1、旅行商問題(Travelling salesman problem, TSP)   旅行商問題是經典的組合優化問題,要求找到遍歷所有城市且每個城市只訪問一次的最短旅行路線,即對給定的正權 ...

Tue May 04 17:39:00 CST 2021 2 2658
數模 06模擬退火

模擬退火 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。模擬退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所發明的。V.Černý在1985年 ...

Sun Jan 20 07:18:00 CST 2019 0 940
模擬退火算法

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 ...

Thu Aug 08 07:12:00 CST 2019 0 797
模擬退火算法

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 ...

Sat Apr 28 22:17:00 CST 2018 4 10162
筆記模擬退火

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 ...

Mon Jun 14 01:05:00 CST 2021 5 86
模擬退火算法

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 ...

Mon Aug 06 06:27:00 CST 2018 3 16220
 
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