讓火焰淨化一切！火元素領主拉格納羅斯
通俗地來說，模擬退火是一種用於在方案數極大的情況下求取最優解的演算法。模擬退火的實現和物理中的金屬退火流程是一樣的。物理上我們先將物體加熱，再慢慢冷卻。在oi中，我們則是先隨機求取多個解，如果當前解比之前的解更優則選取它，否則我們按照一定的概率來判斷是否選取。設這個新的解與最優解的差為\(\delta e\)，溫度為\(t\)，\(k\)為乙個隨機數，那麼這個概率為：$$ e^} $$
模擬退火中一共有三個引數，初始溫度\(t_0\),降溫函式\(\delta t\)和結束溫度\(t_t\)。初始溫度常設為\(\frac\)，因為平均值更容易接近正解。降溫函式常取\(t=a*t\)，其中\(a\)是乙個接近於1的數。當\(a\)與1越接近時，我們運算的迭代次數就會越多。最終溫度\(t_t\)則是乙個接近於0的數，同樣的，當\(t_t\)離0越近時運算次數就會越多。
例題給定乙個序列\(a_1,a_2,a_3...a_n\)，求其中\(a_1,a_2,...a_j\)的最大值。
樣例樣例輸入
176 25 -130 4 36 -11 -75 35 64 98 -1 0 27 -173 166 181 24
樣例輸出
276很顯然，如果用常規思路的話，我根本不會做。
這時讓我們來考慮一下模擬退火(sa)
直接貼出**
#include#define maxn 100000
#define maxtime 0.8//取接近1的小數即可。越接近1執行準確度越高，但同時也越容易超時
using namespace std;
inline char get()
inline int read()
int a[maxn];
int n;
int ans=0;
int out(int j)
}inline void solve()
int main()
模擬退火玄學演算法學習小計
嗯，頹了一早上 呸 於是去看了一下模擬退火，首先先要講一下辣雞的爬山演算法 這是乙個很顯然會錯的貪心，給出乙個模型 平面上有很多山，一開始有只小張俊在某個點上 嗯沒錯就是乙隻小張俊 然後小張俊比較蠢，他只會看相鄰的點是否比他高，如果比他高那他就走過去。顯然他不一定會跑到最高的點上去因為他只關心相鄰的...
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...
模擬退火合集
首次接觸模擬退火 看來還是挺神奇的。主要參考這篇博文 題意判斷多邊形內部能否容納乙個半徑為r的圓，即在有限的平面內找最優範圍。遺傳演算法的結果難以掌控，爬山演算法又沒法保證跳出區域性最優，所以基於貪心原則的模擬退火演算法還是值得考慮的。然後就是設定每次變化的步長和演化方式。該題可以從每條邊的中點開始...