传统节日网退火算法作用？
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(Cooling Schedule)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。
优化算法有哪些？
优化算法是一种通过数学方法来寻找最佳解决方案的算法。不同的优化算法适用于不同的问题类型和约束条件。
以下是一些常见的优化算法：
1. 梯度下降法（Gradient Descent）：适用于连续可微函数的优化，通过迭代寻找函数的极小值。
2. 遗传算法（Genetic Algorithm）：适用于复杂的不可导函数和离散问题。通过基因交叉和变异等操作，模拟自然选择过程来搜索最优解。
3. 模拟退火算法（Simulated Annealing）：适用于非凸、带噪声和多峰问题。通过逐渐降低温度模拟金属冷却过程，寻找全局最优解。
4. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）：适用于连续可微函数和离散问题。通过模拟鸟群或昆虫群的行为，搜索最优解。
5. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）：适用于复杂的离散和连续问题，如路径规划问题。通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素的行为，搜索最优解。
总之，不同的优化算法适用于不同的问题类型和约束条件，选择合适的算法是优化问题成功的关键。
遗传模拟退火算法优化BP神经网络的Matlab程序
- 遗传模拟退火算法优化BP神经网络的Matlab程序，用于故障诊断担笭曹蝗丨豪查通肠坤和数据预测两方面，有没有达人帮忙设计一下，本人对编程完全不懂，直接程序最好，发信：2980977530问题补充： 能直接在Matlab上运行的程序
- 建议看看书上的最基本的程序，望采纳！！！！！
跪求“基于模拟退火算法的PID控制器设计”在MATLAB中的仿真程序
- 给个例子后，在发程序。谢谢！
- 恩，我这边有原创
matlab用模拟退火算法解决问题
- 完全不会啊，求大神
- 还需要吗 可以实现的
模拟退火算法
- 在模拟退火算法中，怎样添加约束，类似y=x平方，但是x要满足 x5这种条件
- 我刚刚回答了一个额。从代码角度来说，就是2个循环，一个总温度外循环（足够大，并逐渐减小），另一个内部循环（使其达到该特定温度下的平衡，怎么算平衡自己定义的）。很多书都说外部的总温度外循环，却忽略了内部循环，内部循环值应该多大，我也很模糊。
