模拟退火算法是一种贪心算法

模拟退火算法

摘要：模拟退火算法是一种新的随机搜索方法，它来源于固体退火原理，基于MetropoliS接受准则，与以往的近似算法相比，具有以一定的概率接受恶化解，引进算法控制参数，隐含并行性等特点；模拟退火算法应用范围很广，其应用需要满足三方面的要求，具有描述简单、使用灵活、运行效率高和较少受初始条件约束等优点，然而收敛速度慢，执行时间长，特别适合并行计算。 关键词：模拟退火算法来源；基本思想；特点；一般要求；优缺点

1.引子

在科学与工程计算中，经常发生的一个问题是在Rn中或者是在一个有界区域上求某个非线性函数f(x)的极小点。在f(x)可导时，一个最基本的算法就是最速下降法。这一方法从某一选定的初值开始，利用如下公式进行迭代，即

xn 1 xn n f(xn)

此处 f表示函数梯度， n是一个与迭代步数有关的参数，它的适当选取，

保证每步迭代均使函数值下降。除此之外，还存在多种寻求函数极小的算法。然而以速降法为代表的传统算法具有共同的缺点，它们都不保证求得全局极小，只能保证收敛到一个由初值x0决定的局部极小点。而模拟退火算法的出现很好地解

决了这个问题。

2.SA算法的起源 模拟退火算法来源于固体退火原理，其核心思想与热力学的原理极为类似，尤其相似于液

综合性介绍模拟退火算法

　　　　　　　　　　　　　　　　　《微计算机信息》1998年第14卷第5期

模拟退火算法综述

　A

SummaryOnTheSimulatedAnnealingAlgorithm

(434104　湖北荆州师范高等专科学校计算机系)　谢云

【摘要】本文综合介绍模拟退火算法的原理、实现形式、渐近收敛性、应用及其并行策略,对模拟退火算法给出一个简明、全面、客观的综合评价。

关键词:模拟退火算法,组合优化问题,NP完全问

题,并行算法

Abstract:Inthispaper,asummaryonprinciple,real2izableform,asymptoticconvergence,applicatiparalleltacticsofthesimalgoisgiven.A,,psiisgiven.ngAlgorithm,

CobinatorialOptimizationProblem,NondeterministicPolynomialComplete

Problem,ParallelAlgorithm

于固体退火过程: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

Matlab模拟退火算法——走过数模
模拟退火算法

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题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。

模拟退火算法的模型

模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。

　模拟退火的基本思想

　　(1) 初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)， 每个T值的迭代次数L

　　(2) 对k=1

第八章 贪心算法 一、选择题

1 用贪心法设计算法的关键是（ D）。

A．将问题分解为多个子问题来分别处理 B．选好贪心准则 C．获取各阶段间的递推关系式 D．满足最优性原理

2 考虑背包问题：n=6，M=10，P(1:6)=(15,59,21,30,60,5)，W(1:6)=(1,5,2,3,6,1）。该问题的最大效益值为（B）。若把它看着是0/1 背包问题，则最大效益值为（C）。 A．101 B．110 C．115 D．120

8.3#include

int main() {

freopen(\

int money,s1,s2,s3,s4,s5,p,d,n,q,h,temp;

scanf(\

temp=money;

p = money/s1;

if (p >0)

money -= p*s1;

d = money/s2;

if (d >0)

money -= d*s2;

n = money/s3;

if (n >0)

money -= n*s3;

q = money/s4;

自 然 计 算 概 论（论文）

题 目：对贪心算法的认识

学生姓名：丁子颢

号：2015030202028 院：微电子与固体电子学院

2016年6月7日

学学专业班级：集成电路设计与集成系统二班

摘 要

在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。从贪心算法的定义可以看出，贪心法并不是从整体上考虑问题，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。贪心算法所作的选择可以依赖于以往所作过的选择，但决不依赖于将来的选择，也不依赖于子问题的解，因此贪心算法与其它算法相比具有一定的速度优势。如果一个问题可以同时用几种方法解决，贪心算法应该是最好的选择之一。本文讲述了贪心算法的含义、基本思路及实现过程，贪心算法的核心、基本性质、特点及其存在的问题。并通过贪心算法的特点举例列出了以往研究过的几个经典问题，对于实际应用中的问题，也希望通过贪心算法的特点来解决。

关键词：贪心算

第八章 贪心算法 一、选择题

1 用贪心法设计算法的关键是（ D）。

A．将问题分解为多个子问题来分别处理 B．选好贪心准则 C．获取各阶段间的递推关系式 D．满足最优性原理

2 考虑背包问题：n=6，M=10，P(1:6)=(15,59,21,30,60,5)，W(1:6)=(1,5,2,3,6,1）。该问题的最大效益值为（B）。若把它看着是0/1 背包问题，则最大效益值为（C）。 A．101 B．110 C．115 D．120

8.3#include

int main() {

freopen(\

int money,s1,s2,s3,s4,s5,p,d,n,q,h,temp;

scanf(\

temp=money;

p = money/s1;

if (p >0)

money -= p*s1;

d = money/s2;

if (d >0)

money -= d*s2;

n = money/s3;

if (n >0)

money -= n*s3;

q = money/s4;

混合粒子群算法：基于模拟退火的算法

1. 算法原理

模拟退火算法在搜索过程中具有概率突跳的能力，能够有效地避免搜索过程中陷入局部极小解。模拟退火算法在退火过程中不但接受好的解，而且还以一定的概率接受差得解，同时这种概率受到温度参数的控制，其大小随温度的下降而减小。

2. 算法步骤

（1） 随机初始化种群中各微粒的位置和速度；

（2） 评价每个微粒的适应度，将当前各微子的位置和适应值存储在各微子的pi中，将所

有pbest的中适应最优个体的位置和适应值存储在pg中；

（3） 确定初始温度；

（4） 根据下式确定当前温度下各pi的适配值：

eN?(f(pi)?f(pg))/tTF(pi)?

?(f(pi)?f(pg))/t?ei?1（5） 采用轮盘赌策略从所有pi中确定全局最优的某个替代值pg?，然后根据下式更新各

微粒的速度和位置：

vi,j(t?1)???vi,j(t)?c1r1[pi,j?xi,j(t)]?c2r2[pg,j?xi,j(t)]?

xi,j(t?1)?xi,j(t)?vi,j(t?1),j?1,2,...d

??2?C?2C?4C2,C?c1?c2

（6） 计算各微粒新的目标值，更新各微粒的pi值及群体的pg值；

（7） 进行退温

实验三 贪心算法

基本题一：多机调度问题 一、实验目的与要求

1、熟悉多机调度问题的算法； 2、初步掌握贪心算法； 二、实验题

要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。约定，每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但未完工前不允许中断处理。作业不能拆分成更小的子作业。 三、实验提示

1、把作业按加工所用的时间从大到小排序

2、如果作业数目比机器的数目少或相等，则直接把作业分配下去

3、 如果作业数目比机器的数目多，则每台机器上先分配一个作业，如下的作业分配时，是选那个表头上s最小的链表加入新作业。 # include # include using namespace std;

typedef struct Job //作业 {

int ID; int time; }Job;

typedef struct JobNode //作业链表的节点 {

int ID; int time;

JobNode *next; }JobNode,*pJobNode;

typedef struct Header //链表的表头 {

int s

前言

模拟退火算法及其应用研究

1 前言

非数值算法是基础科学，工程技术和管理科学等领域中常用的一类计算方法，如许多解组合优化问题的算法就是典型的非数值算法，由于这些问题的尤其是其中的NP完全问题本身所固有的计算复杂性，求其精确解的计算量往往随问题规模呈指数型增长，以致使用任何高速计算都需要耗费大量的时间，甚至根本无法实现.因此，研究非数值计算的近似算法及其并行实现的途径具有十分重要的实际意义.

模拟退火算法是近几年提出的一种适合解大规模组合优化问题，特别是解NP完全问题的通用有效近似算法，它与以往的近似算法相比，具有描述简单，使用灵活，运用广泛，运行效率高和较少受初始条件限制等优点，而且特别适合并行计算.因此不仅具有很高的实用价值，而且对推动并行计算的研究也有着重要的理论意义.

组合优化问题的目标函数是从组合优化问题的可行解集中求出最优解.组合优化问题有三个基本要素：变量，约束和目标函数，在求解过程中选定的基本参数称为变量，对变量取值的种种限制称为约束，表示可行方案衡量标准的函数称为目标函数.货郎担问题（TSP）是组合优化问题中最为著名的问题，它易于描述难于

模拟退火算法

摘要：阐述了模拟退火算法的基本原理及实现过程,运用MATLAB语言实现了该算法。并将其运用到解决旅行商问题的优化之中。数值仿真的结果表明了该方法能够对函数进行全局寻优,有效克服了基于导数的优化算法容易陷入局部最优的问题。该方法既可以增加对MATLAB语言的了解又可以加深对模拟退火过程的认识,并达到以此来设计智能系统的目的。

关键词：模拟退火算法，全局寻优，搜索策略

simulatedannealing algorithm

Abstract：This paper describes the basic principles and processes simulatedannealing algorithm, using MATLAB language implementation of the algorithm. And use it to solve the traveling salesman problem among optimization. Simulation results show that the method can be a function

of

global

optimiza