在介绍这两种算法前，先介绍一下爬山算法。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。为了解决局部最优解问题， 1983年，Kirkpatrick等提出了模拟退火算法能有效的解决局部最优解问题。模拟退火算法以一定的概率来接受
本篇为关于模拟退火算法的个人笔记。因为网上的资料不够综合，所以自己写了一份。会根据自己的见解持续更新。退火指物体逐渐降温冷却的物理现象。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，从而有效避免陷入局部最优并最终趋于全局最优的优化算法。即
模拟退火算法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。ern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
提出一个挺有意思的问题。已知三个人说的真话 一个为假话 ，问谁是成绩最优的？因此，对于来说，最好的成绩者是A。对于遗传算法，变量有两个，一个是说真话的人，一个是最佳成绩者。适应度函数取矛盾的个数。因为遗传算法中的交叉根本不能用，变异也只能整数变异。其次，适
退火算法不言而喻，就是钢铁在淬炼过程中失温而成稳定态时的过程，热力学上温度（内能）越高原子态越不稳定，而温度有一个向低温区辐射降温的物理过程，当物质内能不再降低时候该物质原子态逐渐成为稳定有序态，这对我们从随机复杂问题中找出最优解有一定借鉴意义，将这个过程
安科网(Ancii)，中国第一极客网
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号