模拟退火算法求函数最大、小值——python实现

2024-08-31 06:18

本文主要是介绍模拟退火算法求函数最大、小值——python实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

模拟退火算法(Simulate Anneal,SA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。

模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由加温过程、等温过程、冷却过程这三部分组成。(by 百度百科)

本文讨论用python实现简单模拟退火法,来求函数在某个区间范围内的最大/最小值。


1. 模拟退火算法

基本流程图:
这里写图片描述

下面是模拟退火算法的主程序simAnneal.py,实现了算一维,二维及多维函数在给定区间内的最大/最小值。

# -*- coding: utf-8 -*-'''
=========================================
|                kiterun                |
|               2017/08/11              |
|             kiterun@126.com           |
=========================================
'''
from random import random
import math
import sysclass SimAnneal(object):'''Simulated annealing algorithm '''def __init__(self, target_text='min'):self.target_text = target_textdef newVar(self, oldList, T):''':old : list:return : list, new solutions based on old solutions:T   : current temperature'''newList = [i + (random()*2-1) for i in oldList]return newListdef juge(self, func, new, old, T):'''matropolise conditions: to get the maximun or minmun:new : new solution data from self.newX:old : old solution data:T   : current temperature'''dE = func(new) - func(old) if self.target_text == 'max' else func(old) - func(new)if dE >= 0:x, ans = new, func(new)else:if math.exp(dE/T) > random():x, ans = new,func(new)else:x, ans = old, func(old)return [x, ans]class OptSolution(object):'''find the optimal solution.'''def __init__(self, temperature0=100, temDelta=0.98,temFinal=1e-8, Markov_chain=2000, result=0, val_nd=[0]):# initial temperatureself.temperature0 = temperature0# step factor for decreasing temperatureself.temDelta = temDelta# the final temperatureself.temFinal = temFinal# the Markov_chain length (inner loops numbers)self.Markov_chain = Markov_chain# the final resultself.result = result# the initial coordidate values: 1D [0], 2D [0,0] ...self.val_nd = val_nddef mapRange<

这篇关于模拟退火算法求函数最大、小值——python实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/1123119

相关文章

Python基础文件操作方法超详细讲解(详解版)

《Python基础文件操作方法超详细讲解(详解版)》文件就是操作系统为用户或应用程序提供的一个读写硬盘的虚拟单位,文件的核心操作就是读和写,:本文主要介绍Python基础文件操作方法超详细讲解的相... 目录一、文件操作1. 文件打开与关闭1.1 打开文件1.2 关闭文件2. 访问模式及说明二、文件读写1.

基于SpringBoot+Mybatis实现Mysql分表

《基于SpringBoot+Mybatis实现Mysql分表》这篇文章主要为大家详细介绍了基于SpringBoot+Mybatis实现Mysql分表的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可... 目录基本思路定义注解创建ThreadLocal创建拦截器业务处理基本思路1.根据创建时间字段按年进

Python将博客内容html导出为Markdown格式

《Python将博客内容html导出为Markdown格式》Python将博客内容html导出为Markdown格式,通过博客url地址抓取文章,分析并提取出文章标题和内容,将内容构建成html,再转... 目录一、为什么要搞?二、准备如何搞?三、说搞咱就搞!抓取文章提取内容构建html转存markdown

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢?我尝试一种更为智能的方法:P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,

SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南

《SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南》随着Web应用的用户量和数据量增加,网络带宽和页面加载速度逐渐成为瓶颈,为了减少数据传输量,提高用户体验,我们可以使用Gzip压缩HTTP响应,... 目录1、简述2、配置2.1 添加依赖2.2 配置 Gzip 压缩3、服务端应用4、前端应用4.1 N

SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结

《SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结》为了提高系统的读写性能和可用性,读写分离是一种经典的数据库架构模式,在SpringBoot应用中,有多种方式可以实现数据库读写分离,本文将介绍三... 目录一、数据库读写分离概述二、方案一:基于AbstractRoutingDataSource实现动态

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整

Python Websockets库的使用指南

《PythonWebsockets库的使用指南》pythonwebsockets库是一个用于创建WebSocket服务器和客户端的Python库,它提供了一种简单的方式来实现实时通信,支持异步和同步... 目录一、WebSocket 简介二、python 的 websockets 库安装三、完整代码示例1.

揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

《揭秘PythonSocket网络编程的7种硬核用法》Socket不仅能做聊天室,还能干一大堆硬核操作,这篇文章就带大家看看Python网络编程的7种超实用玩法,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录1.端口扫描器:探测开放端口2.简易 HTTP 服务器:10 秒搭个网页3.局域网游戏:多人联机对战4.

Java枚举类实现Key-Value映射的多种实现方式

《Java枚举类实现Key-Value映射的多种实现方式》在Java开发中,枚举(Enum)是一种特殊的类,本文将详细介绍Java枚举类实现key-value映射的多种方式,有需要的小伙伴可以根据需要... 目录前言一、基础实现方式1.1 为枚举添加属性和构造方法二、http://www.cppcns.co