題目描述 description
有 n ( <=20 ) 臺 pc 放在機房內，現在要求由你選定一台 pc，用共 n-1 條網線從這台機器開始一台接一台地依次連線他們，最後接到哪個以及連線的順序也是由你選定的，為了節省材料，網線都拉直。求最少需要一次性購買多長的網線。（說白了，就是找出 n 的乙個排列 p1 p2 p3 ..pn 然後 p1 -> p2 -> p3 -> ... -> pn 找出 |p1p2|+|p2p3|+...+|pn-1pn| 長度的最小值)
輸入描述 input description
第一行 n ，下面 n 行，每行分別為機器的座標(x,y) ( 實數 -100<=x,y<=100 )
輸出描述 output description
最小的長度，保留兩位小數。
樣例輸入 sample input
30 0
1 11 -1
樣例輸出 sample output
編輯模擬退火演算法(simulated annealing，sa)最早的思想是由n. metropolis[1] 等人於2023年提出。1983 年,s. kirkpatrick 等成功地將退火思想引入到組合優化領域。它是基於monte-carlo迭代求解策略的一種隨機尋優演算法，其出發點是基於物理中固體物質的退火過程與一般組合優化問題之間的相似性。模擬退火演算法從某一較高初溫出發，伴隨溫度引數的不斷下降,結合概率突跳特性在解空間中隨機尋找目標函式的全域性最優解，即在區域性最優解能概率性地跳出並最終趨於全域性最優。模擬退火演算法是一種通用的優化演算法，理論上演算法具有概率的全域性優化效能,目前已在工程中得到了廣泛應用，諸如vlsi、生產排程、控制工程、機器學習、神經網路、訊號處理等領域。
模擬退火演算法是通過賦予搜尋過程一種時變且最終趨於零的概率突跳性，從而可有效避免陷入區域性極小並最終趨於全域性最優的序列結構的優化演算法。
隨機生產一種情況 對此進行優化 最後得出乙個結果
重複多次 得出結論（該結論不一定最優 但重複次數越多 答案越優）
#include#include#include
#include
#include
using
namespace
std;
int n,x[25],y[25],id[25
];double f[25][25],ans=1000000.0
;void swapid(int a,int
b)double
get()
intmain()
模擬退火演算法
w 模擬退火演算法的基本思想 將乙個優化問題比擬成乙個金屬物體，將優化問題的目標函式比擬成物體的能量，問題的解比擬成物體的狀態，問題的最優解比擬成能量最低的狀態，然後模擬金屬物體的退火過程，從乙個足夠高的溫度開始，逐漸降低溫度，使物體分子從高能量狀態緩慢的過渡到低能量狀態，直至獲得能量最小的理想狀態...
模擬退火演算法
一些求解極值的問題不能通過函式特性直接求解，只能暴力列舉，但是單純的列舉效率不高，通過模擬退火演算法可以高效的找到答案。學習好博文 最小圓覆蓋 hdu 3007 buried memory 大意 給出一些點，求出能覆蓋他們的最小的圓。輸出圓心和半徑 include include include i...
模擬退火演算法
1.模擬退火演算法認識 爬山演算法也是乙個用來求解最優化問題的演算法，每次都向著當前上公升最快的方向往上爬，但是初始化不同可能 會得到不同的區域性最優值，模擬退火演算法就可能跳出這種區域性最優解的限制。模擬退火演算法是模擬熱力學系統 中的退火過程。在退火過程中是將目標函式作為能量函式。大致過程如下 ...