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。
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种通用概率演算法,用來在固定时间内寻在求一个大型的离散的搜索空间上的一个函数的最佳值的最好近似,该技术在许多人工智能文本中都有描述。它是一种随机算法,并不一定能找到全局的最优解,可以比较快的找到问题的近似最优解。如果参数设置得当,模拟退火算法搜索效率比穷举法要高。
模拟退火算法描述:
若J( Y(i+1) )>= J( Y(i) ) (即移动后得到更优解),则总是接受该移动
若J( Y(i+1) )< J( Y(i) ) (即移动后的解比当前解要差),则以一定的概率接受移动,而且这个概率随着时间推移逐渐降低(逐渐降低才能趋向稳定)
模拟退火算法python实现(代码转自《Natural Language Processing with Python》例3-4)
def segment(text, segs):
words = []
last = 0
for i in range(len(segs)):
if segs[i] == '1':
words.append(text[last:i+1])
last = i+1
words.append(text[last:])
return words
def evaluate(text, segs):
words = segment(text, segs)
text_size = len(words)
lexicon_size = len(' '.join(list(set(words))))
return text_size + lexicon_size
def flip(segs, pos):
return segs[:pos] + str(1-int(segs[pos])) + segs[pos+1:]
def flip_n(segs, n):
for i in range(n):
segs = flip(segs, randint(0,len(segs)-1))
return segs
def anneal(text, segs, iterations, cooling_rate):
temperature = float(len(segs))
while temperature > 0.5:
best_segs, best = segs, evaluate(text, segs)
for i in range(iterations):
guess = flip_n(segs, int(round(temperature)))
score = evaluate(text, guess)
if score < best:
best, best_segs = score, guess
score, segs = best, best_segs
temperature = temperature / cooling_rate
print evaluate(text, segs), segment(text, segs)
print
return segs
分享到:
相关推荐
模拟退火算法一文搞懂模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)一文搞懂模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)一文搞懂模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)一文搞懂模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)...
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)详细资料概述模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)详细资料概述模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)详细资料概述模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)详细资料...
### 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA) #### 定义及背景 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种基于概率的通用优化算法,它旨在为复杂的优化问题找到接近全局最优解的解决方案。该算法受到固体...
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种随机搜索算法,它模拟了物理退火过程中的热力学行为。这种算法在搜索过程中允许暂时接受较差的解,从而避免陷入局部最优解,有助于找到全局最优解。
模拟退火模拟退火(Simulated Annealing,简称SA)是一种通用概率算法,用于在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。该算法来源于固体退火原理,即将固体加温至充分高后再徐徐冷却的过程。模拟退火算法通过模拟这一...
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种基于物理退火过程的全局优化方法,广泛应用于解决复杂问题的优化。本资料包“Matlab与机器学习入门 进阶与提高12模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)”专注于...
模拟退火算法是一种启发式搜索算法,属于概率型算法的范畴,它的理论基础来源于固体物理中的退火过程。在材料科学中,退火是一种热处理工艺,通过加热后再缓慢冷却,让材料中的原子重新排列,以降低缺陷和能量,达到...
4. **实现细节**:在提供的`SA.rar`文件中,可能包含有使用C++或其他编程语言实现的模拟退火算法代码示例。例如,`VMD.zip`可能是一个可视化工具,用于帮助理解算法的运行过程,而`SA`可能包含了实际的算法代码和...
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种基于物理退火过程的全局优化方法。它借鉴了固体冷却过程中原子逐渐达到稳定状态的原理,通过随机接受次优解来避免早熟收敛,从而在搜索空间中进行全局探索。在解决TSP...
近年来,人工智能技术因其在解决复杂优化问题方面的强大能力而受到广泛关注,其中模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)、模糊逻辑、遗传算法和禁忌搜索等方法被广泛应用。 #### 二、模拟退火算法简介 模拟退火...
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种全局优化算法,灵感来自于固体退火的过程。它通过模拟固体在高温时冷却的过程,逐渐降低系统能量,以达到寻找全局最优解的目的。 下面是使用模拟退火算法解决置换...
模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)源于固体物理学中的退火过程,是一种高效的全局优化算法。它模仿了金属材料在加热后逐渐冷却过程中结构由无序向有序转变的原理,通过控制参数(类似温度)的逐渐...
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种全局优化方法,灵感来源于固体物理中的退火过程。在物理中,物质在加热后变得活跃,分子四处移动,当慢慢冷却时,物质会达到一个能量最低的状态,即最稳定的结构。...
这是一次最优化算法的作业,使用模拟退火算法(Simulated_Annealing,_SA)解决置换_SA_PFSP
本主题聚焦于一种将遗传算法(Genetic Algorithm, GA)与模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)结合的聚类方法,用于优化聚类过程。这种混合算法在MATLAB环境中实现,能够处理复杂的数据集并寻找更优的聚类结果。...
为了解决这一问题,众多学者和工程师们提出了各种算法,其中模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)就是一种被广泛研究和应用的算法。 模拟退火算法是一种概率型算法,其灵感来源于固体物质的退火过程。在材料...
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)的思想借鉴于固体的退火原理,当固体的温度很高的时候,内能比较大,固体的内部粒子处于快速无序运动,当温度慢慢降低的过程中,固体的内能减小,粒子的慢慢趋于有序,最终,...
模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA)作为一种强大的全局优化技术,源自于物理学中的固态退火过程,它模拟了金属加热后缓慢冷却的过程,旨在寻找复杂优化问题的近似最优解。然而,传统的模拟退火算法在实际...