模擬退火算法的基本思想是從一給定解開始,從鄰域中隨機產生另一個解,接受Metropolis準則允許目標函數在有限范圍內變壞,它由一控制參數t決定,其作用類似于物理過程中的溫度T,對于控制參數的每一取值,算法持續進行“產生—判斷—接受或舍去”的迭代過程,對應著固體在某一恒定溫度下的趨于熱平衡的過程,當控制參數逐漸減小并趨于0時,系統越來越趨于平衡態,最后系統狀態對應于優化問題的全局最優解,該過程也稱為冷卻過程,由于固體退火必須緩慢降溫,才能使固體在每一溫度下都達到熱平衡,最終趨于平衡狀態,因此控制參數t經緩慢衰減,才能確保模擬退火算法最終優化問題的整體最優解。
標簽：
Metropolis
控制
參數
模擬退火算法
上傳時間：
2013-12-25
上傳用戶：cmc_68289287
實現了蟻群算法求解TSP問題。注釋詳細
function[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)
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主要符號說明
C n個城市的坐標，n×2的矩陣
NC_max最大迭代次數
m螞蟻個數
Alpha表征信息素重要程度的參數
Beta表征啟發式因子重要程度的參數
Rho信息素蒸發系數
Q信息素增加強度系數
R_best各代最佳路線
L_best各代最佳路線的長度
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標簽：
Shortest_Length
Shortest_Route
function
R_best
上傳時間：
2014-01-17
上傳用戶：lunshaomo
