模拟退火法<sup>[1，]<sup> 模拟退火算法求目标函数值的代码

一元函数模拟退火算法 matlab程序function hhclc；clear；x=-1：0.01：2；fx=x.*sin(10*pi*x)+2.0；plot(x，fx)xx=fzero(@myfun，1.9)fmax=xx.*sin(10*pi*xx)+2.0function fx1=myfun(x)fx1=sin(10*pi*x)+10*x*cos(10*pi*x)*pi；f(x)的导数结果：xx=1.8505fmax=3.8503

蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等真的是人工智能吗？ 这依赖于对「人工智能算法」的定义，从广义的角度来看，它们当然也都属于人工智能的算法。人工智能」这个词的强调的是人类通过设计方法来达成智能的效果，而不是要求「通过用人类的方法来实现智能」，只要最后能实现看起来「智能」的效果，那么用怎样的算法其实是不重要的。例如一个分类问题，我们可以用神经网络来实现，也可以用支持向量机实现，还可以用决策树或者随机森林来实现…如果这些方法都实现的是分类的同样效果，那么它们就都属于人工智能的算法。可能也有人会指出，这些算法与近年来大家提到的人工智能算法看起来有些不同，因为这些算法解决的问题都只是优化问题，这些优化问题与人工智能研究关心的问题之间仍然有一定的距离。事实上，优化问题是人工智能研究的基础，在机器学习问题中，不管是监督学习还是无监督学习，都可能遇到各种优化问题（例如最小化损失函数，最大化互信息…），蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法就可以为这些优化问题提供解决方案。人工智能「算法」真正重要的一点就在于我们怎样将看起来是「智能」的一些现象，翻译成具体的「优化问题」。举个例子来说，我们很可能需要用人工智能的方法来预测一些事情，「预测」看起来是一件很智能的事情。

蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等真的是人工智能吗？ 蚁群算法具有较好的寻优能力；遗传算法具有较好的收敛性和健壮性；模拟退火算法基于对固体退火过程的模拟。基于模拟退火的粒子群优化算法以基本粒子群优化算法运算流程作为主体流程；这些都属于人工智能算法。具体我们分别了解下。什么是人工智能？什么是人工智能（artificial intelligence，AI）？要了解这个问题，我们先来看看人工智能的几个应用。1．微软小冰相信很多朋友手机里都有关注“微软小冰”的公众号，这是微软（亚洲）互联网工程院的一款人工智能伴侣虚拟机器人，跟它聊天时你会发现，小冰有时回答得非常切中你的心意，而有时逻辑上表达却有点儿对不上上下文，所以你觉得它时而回答得不错像人，时而又一眼看穿它是个机器人。这种能否判断对方究竟是人还是机器人的思维实验，叫作“图灵测试”。图灵测试是计算机科学之父英国人艾伦·图灵提出的，这是一种测试机器是否具备人类智能的方法。图灵设计了一种“模仿游戏”：远处的人在一段规定的时间内，根据两个实体—电脑和人类对他提出的各种问题来判断对方是人类还是电脑。[1]具体过程如图1-1所示。C向A和B提出问题，由C来判断对方是人类还是电脑。通过一系列这样的测试，从电脑被误判断为人的概率就可以测出电脑。

求模拟退火算法求解函数最小值问题的C++原代码 模拟退火，遗传，神经网络，一般都用MATLAB写。

模拟退火算法求最大值时的接受准则？ 这个地方依然是（fj-fi）。由指数函数的值EXP（x），就可以看出：当x>；0时，EXP（x）>；1；当x=0时，EXP（x）=1；当x时，EXP（x）；不管是求极大值还是求极小值，较优的解直接接受，次优的以小于1但接近于1的概率接受，这样的话，只要次优的接受概率EXP（x），那么表达式就是正确的，也就是说始终保证此x即求大值时，应为（fj-fi）；求小值时，应为（fi-fj）。

模拟退火算法原理及matlab源代码 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：alongalong637模拟退火算法 模拟退火算法是一种通用的随机搜索算法，是局部搜索算法的扩展。它的思想是再1953年由metropolis提出来的，到1983年由kirkpatrick等人成功地应用在组合优化问题中。模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个7a686964616fe4b893e5b19e31333433623830温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(CoolingSchedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。

谁能给我举一个模拟退火算法MATLAB源代码的简单例子 clearclca=0.95k=[5；10；13；4；3；11；13；10；8；16；7；4]；k=-k；模拟退火算法是求解最小值，故取负数d=[2；5；18；3；2；5；10；4；11；7；14；6]；restriction=46；num=12；sol_new=ones(1，num)；生成初始解E_current=inf；E_best=inf；E_current是当前解对应的目标函数值（即背包中物品总价值）；E_new是新解的目标函数值；E_best是最优解的sol_current=sol_new；sol_best=sol_new；t0=97；tf=3；t=t0；p=1；while t>；=tffor r=1：100产生随机扰动tmp=ceil(rand.*num)；sol_new(1，tmp)=~sol_new(1，tmp)；检查是否满足约束while 1q=(sol_new*d)；if~qp=~p；实现交错着逆转头尾的第一个1tmp=find(sol_new=1)；if psol_new(1，tmp)=0；elsesol_new(1，tmp(end))=0；endelsebreakendend计算背包中的物品价值E_new=sol_new*k；if E_newE_current=E_new；sol_current=sol_new；if E_new把冷却过程中最好的解保存下来E_best=E_new；sol_best=sol_new；endelseif rand(-(E_new-E_current)./t)E_current=E_new；sol_current=sol_new；elsesol_new=sol_current；endendendt=t.*a；enddisp('最优解为：')sol_bestdisp('物品总价值等于：')val=-E_best；disp(val)disp('背包中物品重量是：')。

matlab用模拟退火法求函数f(x，y)=sin(xy)+x^2+y^2的最小值。

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