求f(x) = 0.7*x + 8*sin(6*x) + 9*cos(3*x)在區間[0,10]的最大值。要求結果保留到小數點後6位。
///view code 這就算是好好學習了一下模擬退火吧。因為random庫是c++11的拓展庫，所以vc6跑不了
#include #include
#include
#include
#include
#include
using
namespace
std;
#define inf 0x3f3f3f3f
intn,sx,sy;
double
lbound, ubound;
double
ansx;
double ans=-inf,t;
const
double delta=0.993
;mt19937 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());
uniform_real_distribution
dis(-1,1
);double func(double
x)void
simulate_anneal()
else
if (exp(-delta/t)*1.0 > dis(rng)) x=x;
t*=delta;
}}inline
void
solve()
intmain()
不得不說，模擬退火的學問是真的很大。下面是我在學習模擬退火時看的幾個部落格，個人感覺都寫的很好：
(ps:個人感覺這篇講的最好，它讓我清楚地知道了在模擬退火中的幾個很重要的概念，真的很棒鴨）
談一談個人對模擬退火的理解。感覺就是x從中位數或者平均值開始，之後加上平均值*（-1,1）的隨機浮點數。
帶入式子，看是不是比當前全域性最優解更優，如果更優的話就換掉，如果不更優的就以一定的機率更換x。
之後逐漸縮小隨機函式跳躍間隔。最後就會在最優解附近了。（蒟蒻理解，大佬勿噴
當然最好多跑幾遍，玄學演算法嘛
最後在看大佬們的**過程中，偷學到一點生成隨機數的奇淫技巧。（我才不會告訴你們我之前還在用rand的
mt19937 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());
uniform_real_distributiondis(-1,1);
運用這段**需要#include , #include ，並且使用c++11以上的版本的編譯器
mt19937是一種生成隨機數的類，mt19937 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count()); 這一句話就相當於生成乙個叫rng的隨機數
uniform_real_distribution
是生成隨機數的類？之後會生成乙個可以定生成範圍的函式？
差不多這樣的感覺
。
所以uniform_real_distributiondis(-1,1);
就是生成了
乙個會生成-1~1的浮點數的函式。
double x=x+dis(rng)*t; 呼叫就差不多這麼呼叫。
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