模拟退火(SA)是一种求解无约束和有界约束优化问题的方法。该方法模拟了加热材料然后缓慢降低温度以减少缺陷的物理过程,从而使系统能量最小化。
在模拟退火算法的每次迭代中,随机生成一个新点。新点与当前点的距离或搜索范围基于概率分布,其标度与温度成比例。该算法接受所有降低目标的新点,但也以一定概率接受提高目标的点。通过接受提出目标的点,该算法避免了在早期迭代中陷入局部极小,并且能够全局探索更好的解。万博 尤文图斯
有关使用模拟退火解决无约束或有界约束优化问题的详细信息,请参见全局优化工具箱.
模拟退火(SA)是一种求解无约束和有界约束优化问题的方法。该方法模拟了加热材料然后缓慢降低温度以减少缺陷的物理过程,从而使系统能量最小化。
在模拟退火算法的每次迭代中,随机生成一个新点。新点与当前点的距离或搜索范围基于概率分布,其标度与温度成比例。该算法接受所有降低目标的新点,但也以一定概率接受提高目标的点。通过接受提出目标的点,该算法避免了在早期迭代中陷入局部极小,并且能够全局探索更好的解。万博 尤文图斯
有关使用模拟退火解决无约束或有界约束优化问题的详细信息,请参见全局优化工具箱.