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模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)的思想借 鉴于固体的退火原理，当固体的温度很高的时候，内能比 较大，固体的内部粒子处于快速无序运动，当温度慢慢降 低的过程中，固体的内能减小，粒子的慢慢趋于有序，最 终，当固体处于常温时，内能达到最小，此时，粒子最为 稳
模拟退火算法是一种全局优化算法，解决的问题通常是找到一个最小化（或最大化）某个函数的全局最优解。它通过模拟物理退火的过程来搜索解空间，在开始时以一定的温度随机生成初始解，然后一步步降低温度，同时在当前解的周围随机搜索新的解，并根据一定概率接受
今天继续用模拟退火算法供货与选址问题的问题二，如果还没看过问题一的可以看我之前的博客 数学建模|通过模拟退火算法求解供应与选址问题：问题一（python代码实现）-CSDN博客 这里还是把题目放上来（题目来自数学建模老哥的视频）： 那么我们可以分析一下，第一问和
和局部束搜索相反，模拟退火将最优化策略改变，引入随机噪声，不一定每次都是最优，但是内部机制保证了最终的走向是最优，总的过程可以理解为初期广泛探索（Exploration），逐步过渡到深挖（Exploitation）。其中机理比较复杂，我们逐步去理解。 首先声明，我们这里还是
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 在考虑综合评价的时候，我们使用了各自主观、客观的方法去求解权重，客观权重的计算依靠着数据本身的分布来决定，有时候会出现各种各样不可抗拒的意外情况，其中在熵权法的解释在就有提到
退火算法和遗传算法 一．退火算法 退火算法Matlab程序如下： [W]=load(\\\'D:100个目标经度纬度.txt\\\'); 二、遗传算法 [E]=xlsread(\\\'D:100个目标经度纬度\\\'); % 加载敌方 100 个目标的数据， 数据按照表格中的位置保存在纯文本文件 sj.txt 中 x=[E(:,1)]; y=[E(:,2)]; e =[x y]; d1=[70,40]; e =[d1; e ;d1];
目录 1.算法流程简介 2.算法核心代码 3.算法效果展示
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