最優化理論的經典演算法
模擬退火法、神經網路、遺傳演算法是數學建模中常用的啟發式演算法，這裡整合一下模版，並進行一些拓展，方便直接使用
原文：一些拓展：
基於模擬退火的遺傳演算法：
模擬退火法
/*
* j(y)：在狀態y時的評價函式值
* y(i)：表示當前狀態
* y(i+1)：表示新的狀態
* r： 用於控制降溫的快慢
* t： 系統的溫度，系統初始應該要處於乙個高溫的狀態
* t_min ：溫度的下限，若溫度t達到t_min，則停止搜尋
*/while( t > t_min )
t = r * t ; //降溫退火 ，0/*
* 若r過大，則搜尋到全域性最優解的可能會較高，但搜尋的過程也就較長。若r過小，則搜尋的過程會很快，但最終可能會達到乙個區域性最優值
*/i ++ ;
}
神經網路
這裡就介紹一下常用的神經網路
線性神經網路
p = [1
1.53.0 -1.2];
t = [0.5
1.13.0 -1.0];
plot(p,t,'+');
axis([-1.5
3.5 -1.5
3.5]);
xlabel('training vector p');
ylabel('target vaector t');
%建立網路並開始訓練
net = newlin(minmax(p),1,0,0.01);
net = init(net);
net.trainparam.epochs = 500;
net.trainparam.goal = 0.0001;
net = train(net,p,t);
y = sim(net,p);
plot(p,y);
hold on
plot(p,t,'r+');
%很好逼近了p和t的線性關係
遺傳演算法
以上面模擬退火中非線性規劃最優解的模型為例
使用神經網路和遺傳演算法玩轉 Flappy Bird
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