首页 > 编程语言 >模拟退火算法代码

模拟退火算法代码

时间:2023-08-23 22:23:55浏览次数:37  
标签:distance 代码 current 算法 模拟退火 order best points

当参加数学建模竞赛时,模拟退火算法是一个常用的解题方法之一。以下是一个简单的模拟退火算法的代码示例,用于解决旅行商问题(TSP):

点击查看代码
import math
import random

def distance(point1, point2):
    # 计算两个点之间的欧几里德距离
    return math.sqrt((point1[0]-point2[0])**2 + (point1[1]-point2[1])**2)

def tsp_simulated_annealing(points, temperature, alpha, num_iter):
    n = len(points)
    
    # 初始化路径顺序
    current_order = list(range(n))
    random.shuffle(current_order)
    best_order = current_order.copy()
    
    # 计算当前路径的总距离
    current_distance = sum(distance(points[current_order[i]], points[current_order[i+1]]) for i in range(n-1))
    current_distance += distance(points[current_order[n-1]], points[current_order[0]])
    best_distance = current_distance
    
    # 模拟退火迭代
    for _ in range(num_iter):
        # 更新温度
        temperature *= alpha
        
        # 随机交换两个城市的顺序
        i = random.randint(0, n-1)
        j = random.randint(0, n-1)
        current_order[i], current_order[j] = current_order[j], current_order[i]
        
        # 计算新路径的总距离
        new_distance = sum(distance(points[current_order[i]], points[current_order[i+1]]) for i in range(n-1))
        new_distance += distance(points[current_order[n-1]], points[current_order[0]])
        
        # 当新路径更优或按照Metropolis准则接受不太优的解
        if new_distance < current_distance or random.random() < math.exp((current_distance - new_distance) / temperature):
            current_distance = new_distance
            
            # 判断是否为全局最优解
            if current_distance < best_distance:
                best_distance = current_distance
                best_order = current_order.copy()
                
        else:
            # 恢复到原始顺序
            current_order[i], current_order[j] = current_order[j], current_order[i]
    
    return best_order, best_distance

# 示例输入数据
points = [(0, 0), (1, 2), (3, 4), (5, 6)]
temperature = 100
alpha = 0.99
num_iter = 1000

# 调用模拟退火算法函数
result_order, result_distance = tsp_simulated_annealing(points, temperature, alpha, num_iter)

# 输出结果
print("最优路径的顺序:", result_order)
print("最优路径的总距离:", result_distance)

在上述代码中,我们使用模拟退火算法来解决旅行商问题(TSP),即寻找访问一系列城市的最短路径。你可以根据具体问题的要求进行以下修改:

1.输入数据:根据具体问题,修改points的值,表示城市坐标的列表。

2.初始温度和降温率:在示例代码中,我们假设初始温度为temperature,降温率为alpha。你可以根据具体问题进行调整。

3.迭代次数:在示例代码中,我们假设迭代次数为num_iter。你可以根据具体问题进行调整。

4.计算距离函数:在示例代码中,我们使用欧几里德距离作为城市间的距离度量。你可以根据问题的特点和要求,修改距离计算函数distance()。

注意,以上代码仅为模拟退火算法求解旅行商问题的示例,实际问题可能需要更多的自定义代码和参数调整,请根据具体情况进行相应的修改。在设计模拟退火算法时,需要关注温度的初始值和降温速度,以及如何根据Metropolis准则接受或拒绝新解。同时,还需要考虑如何表示问题的状态、如何产生新的解,并通过评价函数来评估解的优劣。

标签:distance,代码,current,算法,模拟退火,order,best,points
From: https://www.cnblogs.com/angetenar/p/17652913.html

相关文章

  • 神经网络算法
    以下是一个简单的神经网络算法的代码示例,用于解决二分类问题:点击查看代码importnumpyasnp#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))#定义神经网络类classNeuralNetwork:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):......
  • ChatGPT 问答00021 java 对字符串进行高度压缩的算法
    Java中对字符串进行高度压缩的算法有很多种,下面我介绍两种常见的方法。Run-LengthEncoding(RLE)算法RLE算法是一种简单且高效的字符串压缩算法。它通过将连续重复的字符序列替换为一个字符和其重复次数的表示来实现压缩。示例代码如下:publicstaticStringcompressStrin......
  • 基础入门-算法逆向&散列对称非对称&JS源码逆向&AES&DES&RSA&SHA
    基础入门-算法逆向&散列对称非对称&JS源码逆向&AES&DES&RSA&SHA目录基础入门-算法逆向&散列对称非对称&JS源码逆向&AES&DES&RSA&SHA安全测试中思路单向散列加密-MD5单向散列加密算法的优点有(以MD5为例):单向散列加密的缺点常见的单向散列加密算法有:MD5密文特点:解密需求:对称加密......
  • 扩展功能_代码生成器
            ......
  • C#插入排序算法
    插入排序实现原理插入排序算法是一种简单、直观的排序算法,其原理是将一个待排序的元素逐个地插入到已经排好序的部分中。具体实现步骤如下首先咱们假设数组长度为n,从第二个元素开始,将当前元素存储在临时变量temp中。从当前元素的前一个位置开始向前遍历,比较temp与每个已排......
  • 一个意外错误使你无法创建该文件。如果你继续收到此错误,可以使用错误代码来搜索有关此
     解决方法:正确方法应该是以管理员权限打开cmd,然后执行 icaclsc:\/setintegritylevelM ......
  • 算法模板(1)——高精度
    #include<cstdio>#include<iostream>#include<string>#include<algorithm>usingnamespacestd;constintMR=1e3+2;structBig{ intl; intnum[MR]; voidset(strings){ //用s设置l与num[]的值 l=s.size(); for(inti=1;i<=......
  • 《408操作系统 》复习笔记 ③ 第二章 调度与调度算法
    调度当有一堆任务要处理,由于资源有限,没办法同时处理。需要某种规则来决定处理这些任务的顺序作业作业:一个具体的任务用户向系统提交一个作业=用户让操作系统启动一个程序(来处理一个具体的任务)调度的三个层次高级调度(作业调度)按照某种策略从外存的作业后备队列中挑选......
  • 【成果展示】go-astilectron实现的算法工具
    仓库地址:https://github.com/go-astilectron-demo-crypt_tools......
  • “小巨人”企业数字化解决方案:LeaRun低代码开发平台
    中小企业是社会经济发展的生力军,目前,中小企业数字化转型是我国企业数字化转型的主战场,在我国实体经济高质量发展中发挥着不可替代的作用。“专精特新”是指具备专业化、精细化、特色化、新颖化四大优势的企业。“小巨人”企业则是“专精特新”中小企业中,专注于细分市场、创新能力......