無論是求最大值還是最小值;能量差值del=now-ans;
del的正負性無關緊要,重要的是del的差值,也就是絕對值大小;
如果當前求的是最大值if(now>ans)ans=now,說明現在的值更優,否則完美以一定概率接受劣質解;
如果del越大說明劣質解偏差較大,我們接受它的概率就要小,否則劣質解偏差小,與當前解接近,我們接受這個解的概率就要更大;
這個概率體現在exp函式內; exp(-fabs(del)/t)*rand_max>rand();
#includeusingnamespace
std;
int ans=0
;//模擬退火只能取函式內的值,這個值幾乎是不會被考慮進去的,所以不要想著最值在初始值這裡會被取,除非把初始值加入函式內;
int a[100
];void
mnth()
}int
main()
模擬退火演算法
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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...
模擬退火演算法
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