目錄

1. 模擬退火算法基本概念

2. 模擬退火算法基本流程

3. 遺傳模擬退火算法matlab代碼

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1. 模擬退火算法基本概念

自然凝結的、不受外界干擾而形成的晶體擁有整齊規則的幾何外形。那么從液態到固態，晶體分子是如何從雜亂無章的狀態轉變為排列極為整齊的狀態呢？分子之間是如何“尋優”，找到“最優解”的呢？

模擬退火（simulated annealing,SA）的出發點是基于物理中固體物質的退火過程與一般組合優化問題之間的相似性。模擬退火算法是一種通用的優化算法，其物理退火過程由加溫過程、等溫過程、冷卻過程這三部分組成。

模擬退火最明顯的特點就是使用了Metropolics準則，使得算法在迭代時能有效跳出局部最優，尋求全局最優。

 

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  2. 模擬退火算法基本流程

一、加溫過程

給我們的算法設置一個初溫T0。

二、等溫過程

1初始解

設置初始解S1

2產生新解

以舊解S1創建新解S2。可以用單個體產生單個體，也可以像遺傳算法中通過個體間選擇、交叉和變異的方式產生新個體。

 

如10個城市的TSP問題{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}

S1

總結

以上是生活随笔為你收集整理的模拟退火算法通俗讲解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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