【小宅按】随着软件项目进入“维护模式”，对可读性和编码标准的要求很容易落空(甚至从一开始就没有建立过那些标准)。然而，在代码库中保持一致的代码风格和测试标准能够显著减轻维护的压力，也能确保新的开发者能够快速了解项目的情况，同时能更好地全程保持应用程序的质量。使用外部库来检查代码的质量不失为保护项目未来可维护性的一个好方法。以下会推荐一些我们最喜爱的检查代码(包括检查 PEP 8 和其它代码风格错误
简单直观解释: 模拟退火算法详细解释: 应用实例笔记: ://zhuanlan.zhihu.com/p/33184423模拟退火算法路径规划(python): 物理退火: 航迹规划: ://guyuehome.com/17847 是一种适用于
原创
2023-08-07 14:13:17
286阅读
1.模拟退火概念： 最优化算法，随机从某一状态开始，然后随机生成一个较小的随机数（扰动量），然后得到新的状态。若新状态比原状态好，则直接更新。若新状态比原状态差，则根据随机产生0~1之间的随机数和，状态转移概率（Metropolis准则）抉择是否更新状态。模拟退火算法是一种启发式搜索算法，即按照预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获取的中间信息将用来改进控制策略简单说就是： 更新x：根据已有的x，
转载
2023-12-14 02:51:24
40阅读
一、模拟退火算法1、模拟退火算法的定义模拟退火算法是一种现代优化算法。基于蒙特卡洛迭代求解方法的随机寻优算法，模拟退火算法于1983 年成功地应用到组合优化领域。因固体物理退火过程与组合优化问题存在着相似性，模拟退火算法对固体物质的退火过程进行一定程度的模拟，来获得问题的最优解。2、模拟退火算法的特点优点① 全局搜索能力强，统计上可以保证找到全局最优缺点① 找到最优解所耗费的时间较长，尤其是使用标
转载
2023-08-07 15:15:16
176阅读
【翻译自 ： Simulated Annealing From Scratch in Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 &nbs
一.模拟退火算法概述 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问
转载
2023-10-27 02:04:22
87阅读
模拟退火是一个比较好理解的算法。简单来讲就是模拟一个金属融化前温度很高，之后在空气中慢慢降温，同时内部的能量也越来越小，分子越来越趋于有序的这样一个模型。初始温度为t0结束温度tend降温速率q（0<q<1）初始温度为t0（这个参数是自己设立的，要尽量大一点，直接决定了训练次数，直观上讲训练次数越大得到的解应该越好），然后这个温度下对应有组参数（这个是系统自动生成的，随机生成的规则也能
转载
2024-01-05 23:31:57
147阅读
模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）简介：模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm，SA）是三大非经典算法之一，来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。原理 ：模拟退火算法是一种通用概率算法，用来在一个大的搜寻空间内寻找问题的最优解。其思想来源于固体的退火过程：将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为
转载
2024-01-16 21:24:23
58阅读
前言这一篇文章较为详细地介绍了模拟退火算法，但是一没有涉及代码，二没有举例，三没有深入探讨改进模型，四没有联系其他算法。不过我比较佛，知错不改，先这样吧。模拟退火算法模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。1.物理退火过程将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却
转载
2023-12-14 11:26:26
56阅读
模拟退火算法详细讲解（含实例python代码）（一）模拟退火算法简介（二）模拟退火算法原理（三）退火过程中参数控制（四）算法步骤（五）实例分析 最近老师要求做模拟退火算法实验，看了很多博客之后感觉还是不太清楚，最后问了老师之后才搞明白。想把自己的理解写下来，帮助大家更好的理解。本篇文章是在另一篇博客的基础上加了一下自己的理解，然后又把我们在实验中的实例写下来，还有参考代码。希望大家看了之后能够
转载
2023-09-29 21:08:06
90阅读
注：本篇随笔依据《Matlab在数学建模上的应用》中第6章介绍来写，主要介绍模拟退火思想及其Matlab实现（博客以及Matlab小白，若有不当欢迎指出）模拟退火简介模拟退火（SA）是一种通用概率算法，用来在一个大的搜寻空间内寻找问题的最优解。
优点：可以有效解决NP难问题，避免陷入局部最优。对初值没有强依赖关系。编程工作量小，易于实现。统计上可以保证找到全局最优解。能够处理任意程度的非线性、不连
转载
2023-09-08 08:49:09
3阅读
模拟退火算法1.算法简介1.1 固体退火过程：1.2 Metropolis准则1.3 冷却进度表2.算法流程2.1 状态产生函数（邻域函数）2.2 状态接受函数2.3 初温2.4 温度更新函数2.5 Metropolis抽样稳定准则2.6 算法终止准则3.算法示例3.1 TSP问题3.2 背包问题3.3 函数优化问题的求解4.算法实现5.进阶 1.算法简介模拟退火算法（Simulated Ann
转载
2023-06-08 17:43:34
199阅读
关于这个算法的解释的话，直接百度百科吧（摊手）：https://baike.baidu.com/item/%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E9%80%80%E7%81%AB%E7%AE%97%E6%B3%95/355508?fr=aladdin按我个人的理解的话，是解决组合优化的问题是，使用随机化的方法得到新解，如果新解比旧解要好，那么就接受。如果新解没有旧解好，那么也按一定概率[exp(-
转载
2023-08-24 20:09:21
120阅读
抽象来源：模仿冶金过程中的退火原理。核心思想：在冶金退火过程中，随着温度的下降，系统内部分子的平均动能逐渐降低，分子在自身位置附近的扰动能力也随之下降，即分子自身的搜索范围随着温度的下降而下降。利用该特性，我们可以对给定状态空间（待求解空间）内的某个状态产生函数（待求解函数）的最值进行求解。在高温状态下，由于分子的扰动能力较强，对较差状态（远离最值所对应的状态）的容忍性高，因此可以在给定状态空间内
转载
2023-07-05 13:53:47
206阅读
模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算
转载
2024-01-12 14:24:08
50阅读
文章目录1. 直观解释1.1 旅行问题1.2 算法起源1.3 算法概述2. 算法原理2.1 算法背景2.2 计算过程2.3 高温与低温3. 算法应用4. 优缺点4.1 优点4.2 缺点5. 代码实现参考资料： 1. 直观解释1.1 旅行问题要理解模拟退火（Simulated Annealing，SA），不妨设身处地思考一种情景，一位导游带着游客旅游，在A点接一群人，再去目的地B到G。去每个地方一
转载
2023-07-12 21:33:46
311阅读
上篇已经写一段基于matlab模拟退火求解TSP问题，对其中的原理基础有一定的解释，该篇是对上次的问题进行一定的改进与优化。上篇算法核心中，只是用到了模拟退火中最简单的方式对问题进行求解。然而改进的方式很多，对模拟退火算法的改进，可通过增加某些环节而实现。主要的改进方式包括（可参考具体文献解释：一种改进的模拟退火算法，朱颢东、钟勇）：（1）增加升温或重升温过程。在算法进程的适当时机，将温度适当提高
转载
2023-11-28 00:48:47
78阅读
目录一、理论二、模拟退火算法应用于函数优化1.流程图2.代码解析3.运行计算结果二、模拟退火算法应用于旅行商问题（TSP）1.流程图2.代码解析3.运行计算结果 一、理论模拟退火算法（SA）、遗传算法（GA）、布谷鸟算法（CS）、人工蜂群算法（ABC）学习笔记—附MATLAB注释代码二、模拟退火算法应用于函数优化1.流程图
2.代码解析clear all; %清除所有变量
close al
转载
2023-12-12 14:31:57
341阅读
模拟退火算法解决TSP问题算法思想模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平
转载
2024-01-12 15:29:04
48阅读
## Python模拟退火算法
### 引言
模拟退火算法是一种优化算法，用于在大规模搜索空间中寻找近似最优解。它的灵感来源于固体退火过程，通过在材料中加热然后缓慢冷却的方式，使得材料达到更稳定的状态。类似地，模拟退火算法通过接受差解的概率来跳出局部最优解，以期望在搜索空间中找到更好的解决方案。
### 原理
模拟退火算法的核心思想是通过模拟退火过程来对解空间进行搜索。在搜索过程中，模拟退
原创
2023-08-17 12:19:53
143阅读
