首頁 > 資訊 > 問答 > 模擬退火，mcm 模擬退火算法有什么用

模擬退火，mcm 模擬退火算法有什么用

來源：整理時間：2024-10-13 18:16:23 編輯：智能門戶手機版

1，mcm 模擬退火算法有什么用

模擬退火是一種優(yōu)化算法，它本身是不能獨立存在的，需要有一個應用場合，其中溫度就是模擬退火需要優(yōu)化的參數(shù)，如果它應用到了聚類分析中，那么就是說聚類

我是來看評論的

mcm 模擬退火算法有什么用

2，matlab優(yōu)化工具箱模擬退火法怎么用

從提示看，目標函數(shù)寫法不正確，一、變量x1,x2,等等，要寫成：x(1),x(2),....二、初始值個數(shù)，要與變量數(shù)相同，有幾個x(1),x(2),...,x(5),就要有幾個，如5個初始值，而你只寫2個，就不對了。

1、在命令窗口中輸入，>> optimtool %打開模擬退火工具箱2、在solver選擇框中，選擇simulannealbnd3、在目標函數(shù)欄輸入@simple4、在初值欄輸入[0.5 0.5]5、在lower欄輸入[-64 -64]，upper欄輸入[64 64]6、點擊start，運行7、結(jié)果如下

matlab優(yōu)化工具箱模擬退火法怎么用

3，模擬退火算法 PascalC

　模擬退火的基本思想: 　　(1) 初始化：初始溫度T(充分大)，初始解狀態(tài)S(是算法迭代的起點)，每個T值的迭代次數(shù)L 　　(2) 對k=1，……，L做第(3)至第6步：　　(3) 產(chǎn)生新解S′ 　　(4) 計算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)為評價函數(shù) 　　(5) 若Δt′<0則接受S′作為新的當前解，否則以概率exp(-Δt′/T)接受S′作為新的當前解. 　　(6) 如果滿足終止條件則輸出當前解作為最優(yōu)解，結(jié)束程序。　　終止條件通常取為連續(xù)若干個新解都沒有被接受時終止算法。　　(7) T逐漸減少，且T->0，然后轉(zhuǎn)第2步。

模擬退火算法 PascalC

4，模擬退火算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

bp神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學習過程真正求解的其實就是權(quán)值的最優(yōu)解，因為有可能會得出局部最優(yōu)解，所以你才會用模擬退火來跳出局部最優(yōu)解，也就是引入了逃逸概率。在這里你可以把bp的學習過程理解成關(guān)于誤差=f（w1,w2...）的函數(shù)，讓這個函數(shù)在模擬退火中作為目標函數(shù)，再加上模擬退火的一些初始參數(shù)（初始溫度啊，退火速度啊等等），就能找到權(quán)值解空間的一個不錯的最優(yōu)解，就是一組權(quán)向量。把權(quán)向量帶入到bp當中去，輸入新的對象，自然就能算出新的輸出了。算法學習要腳踏實地，你要先學會神經(jīng)元，在學會退火，兩個的結(jié)合你才能理解。

“模擬退火”算法是源于對熱力學中退火過程的模擬，在某一給定初溫下，通過緩慢下降溫度參數(shù)，使算法能夠在多項式時間內(nèi)給出一個近似最優(yōu)解。退火與冶金學上的退火相似，而與冶金學的淬火有很大區(qū)別，前者是溫度緩慢下降，后者是溫度迅速下降?！澳M退火”的原理也和金屬退火的原理近似：我們將熱力學的理論套用到統(tǒng)計學上，將搜尋空間內(nèi)每一點想像成空氣內(nèi)的分子；分子的能量，就是它本身的動能；而搜尋空間內(nèi)的每一點，也像空氣分子一樣帶有“能量”，以表示該點對命題的合適程度。算法先以搜尋空間內(nèi)一個任意點作起始：每一步先選擇一個“鄰居”，然后再計算從現(xiàn)有位置到達“鄰居”的概率。

5，matlab模擬退火用法

matlab自帶的模擬退火工具箱算法是simulannealbnd函數(shù)，輸入?yún)?shù)是fun,x0,lb,ub,沒有約束項，所以，你這個不能用?？蓳Q別的算法。

function [xo,fo] = opt_simu(f,x0,l,u,kmax,q,tolfun)% 模擬退火算法求函數(shù) f(x)的最小值點，且 l <= x <= u% f為待求函數(shù)，x0為初值點，l，u分別為搜索區(qū)間的上下限，kmax為最大迭代次數(shù)% q為退火因子，tolfun為函數(shù)容許誤差%%%%算法第一步根據(jù)輸入變量數(shù)，將某些量設(shè)為缺省值if nargin < 7 tolfun = 1e-8;endif nargin < 6 q = 1;endif nargin < 5 kmax = 100;end%%%%算法第二步，求解一些基本變量n = length(x0); %自變量維數(shù)x = x0;fx = feval(f,x); %函數(shù)在初始點x0處的函數(shù)值xo = x;fo = fx;%%%%%算法第三步，進行迭代計算，找出近似全局最小點for k =0:kmax ti = (k/kmax)^q; mu = 10^(ti*100); % 計算mu dx = mu_inv(2*rand(size(x))-1,mu).*(u - l);%步長dx x1 = x + dx; %下一個估計點 x1 = (x1 < l).*l +(l <= x1).*(x1 <= u).*x1 +(u < x1).*u; %將x1限定在區(qū)間[l,u]上 fx1 = feval(f,x1); df = fx1- fx; if df < 0||rand < exp(-ti*df/(abs(fx) + eps)/tolfun) %如果fx1x = x1; fx = fx1; end if fx < fo xo = x; fo = fx1; end end function x = mu_inv(y,mu) x = (((1+mu).^abs(y)- 1)/mu).*sign(y);

6，基于matlab的模擬退火法

function [xo,fo] = Opt_Simu(f,x0,l,u,kmax,q,TolFun)% 模擬退火算法求函數(shù) f(x)的最小值點，且 l <= x <= u% f為待求函數(shù)，x0為初值點，l，u分別為搜索區(qū)間的上下限，kmax為最大迭代次數(shù)% q為退火因子，TolFun為函數(shù)容許誤差%%%%算法第一步根據(jù)輸入變量數(shù)，將某些量設(shè)為缺省值if nargin < 7 TolFun = 1e-8;endif nargin < 6 q = 1;endif nargin < 5 kmax = 100;end%%%%算法第二步，求解一些基本變量N = length(x0); %自變量維數(shù)x = x0;fx = feval(f,x); %函數(shù)在初始點x0處的函數(shù)值xo = x;fo = fx;%%%%%算法第三步，進行迭代計算，找出近似全局最小點for k =0:kmax Ti = (k/kmax)^q; mu = 10^(Ti*100); % 計算mu dx = Mu_Inv(2*rand(size(x))-1,mu).*(u - l);%步長dx x1 = x + dx; %下一個估計點 x1 = (x1 < l).*l +(l <= x1).*(x1 <= u).*x1 +(u < x1).*u; %將x1限定在區(qū)間[l,u]上 fx1 = feval(f,x1); df = fx1- fx; if df < 0||rand < exp(-Ti*df/(abs(fx) + eps)/TolFun) %如果fx1x = x1; fx = fx1; end if fx < fo xo = x; fo = fx1; end end function x = Mu_Inv(y,mu) x = (((1+mu).^abs(y)- 1)/mu).*sign(y);

matlab自帶的模擬退火工具箱算法是simulannealbnd函數(shù)，輸入?yún)?shù)是fun,x0,lb,ub,沒有約束項，所以，你這個不能用?？蓳Q別的算法。

文章TAG：模擬模擬退火模擬退火算法算法模擬退火模擬退火算法有什么用