现在的报税网站怎么做更正申报,百度网址大全在哪里找,网站营销站点有你想,企业网站手机端太简洁模拟退火#xff08;Simulated Annealing, SA#xff09;算法是一种概率优化算法#xff0c;它受到冶金学中的退火过程的启发。以下是使用 MATLAB 编写的模拟退火算法的简单示例#xff0c;用于解决一个优化问题#xff1a;
function [x_min, f_min, T, x, f] simulated…模拟退火Simulated Annealing, SA算法是一种概率优化算法它受到冶金学中的退火过程的启发。以下是使用 MATLAB 编写的模拟退火算法的简单示例用于解决一个优化问题
function [x_min, f_min, T, x, f] simulated_annealing(objective, lb, ub, x0, T0, alpha, max_iter)% 目标函数% objective: 目标函数例如(x) (x-3)^2% lb: 下界列向量包含每个变量的下界% ub: 上界列向量包含每个变量的上界% x0: 初始解列向量% T0: 初始温度% alpha: 冷却率% max_iter: 最大迭代次数% 初始化参数x x0;f feval(objective, x);f_min f;x_min x;T T0;[x, f] objective(x); % 计算初始函数值% 模拟退火过程for k 1:max_iter% 产生一个新的解delta_x rand(1, length(x)) * (ub - lb) lb;delta_f feval(objective, delta_x) - f;% 根据 Metropolis 准则决定是否接受新解if delta_f 0 || rand() exp(-delta_f / T)x delta_x;f feval(objective, x);% 更新最佳解if f f_minx_min x;f_min f;endend% 降低温度T T * (1 - alpha);end
end
要使用这个函数你需要提供一个目标函数以及变量的下界、上界、初始解、初始温度、冷却率和最大迭代次数。以下是如何调用这个函数的示例 % 定义目标函数这里以一个简单的二次函数为例 objective (x) (x - 3)^2; % 定义变量的下界和上界 lb -10; ub 10; % 定义初始解 x0 0; % 定义初始温度、冷却率和最大迭代次数 T0 100; alpha 0.01; max_iter 1000; % 调用模拟退火算法 [x_min, f_min, T, x, f] simulated_annealing(objective, lb, ub, x0, T0, alpha, max_iter); % 输出结果 fprintf(Minimum value of the function: %f at x %f\n, f_min, x_min); 请注意这个模拟退火算法的实现是基础的它可能需要根据具体问题进行调整和优化。此外MATLAB 中的 rand 函数用于生成随机数而 feval 函数用于评估目标函数。
