1，mcm 模拟退火算法 有什么用

模拟退火是一种优化算法，它本身是不能独立存在的，需要有一个应用场合，其中温度就是模拟退火需要优化的参数，如果它应用到了聚类分析中，那么就是说聚类
我是来看评论的

mcm 模拟退火算法 有什么用

2，matlab优化工具箱模拟退火法怎么用

从提示看，目标函数写法不正确，一、变量x1,x2,等等，要写成：x(1),x(2),....二、初始值个数，要与变量数相同，有几个x(1),x(2),...,x(5),就要有几个，如5个初始值，而你只写2个，就不对了。
1、在命令窗口中输入，>> optimtool %打开模拟退火工具箱2、在solver选择框中，选择simulannealbnd3、在目标函数栏输入@simple4、在初值栏输入[0.5 0.5]5、在lower栏输入[-64 -64]，upper栏输入[64 64]6、点击start，运行7、结果如下

matlab优化工具箱模拟退火法怎么用

3，模拟退火算法 PascalC

　模拟退火的基本思想: 　　(1) 初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)， 每个T值的迭代次数L 　　(2) 对k=1，……，L做第(3)至第6步： 　　(3) 产生新解S′ 　　(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数 　　(5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解. 　　(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序。 　　终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。 　　(7) T逐渐减少，且T->0，然后转第2步。

模拟退火算法 PascalC

4，模拟退火算法优化BP神经网络

bp神经元网络的学习过程真正求解的其实就是权值的最优解，因为有可能会得出局部最优解，所以你才会用模拟退火来跳出局部最优解，也就是引入了逃逸概率。在这里你可以把bp的学习过程理解成关于 误差=f（w1,w2...） 的函数，让这个函数在模拟退火中作为目标函数，再加上模拟退火的一些初始参数（初始温度啊，退火速度啊等等），就能找到权值解空间的一个不错的最优解，就是一组权向量。把权向量带入到bp当中去，输入新的对象，自然就能算出新的输出了。算法学习要脚踏实地，你要先学会神经元，在学会退火，两个的结合你才能理解。
“模拟退火”算法是源于对热力学中退火过程的模拟，在某一给定初温下，通过缓慢下降温度参数，使算法能够在多项式时间内给出一个近似最优解。退火与冶金学上的退火相似，而与冶金学的淬火有很大区别，前者是温度缓慢下降，后者是温度迅速下降。“模拟退火”的原理也和金属退火的原理近似：我们将热力学的理论套用到统计学上，将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子；分子的能量，就是它本身的动能；而搜寻空间内的每一点，也像空气分子一样带有“能量”，以表示该点对命题的合适程度。算法先以搜寻空间内一个任意点作起始：每一步先选择一个“邻居”，然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。

5，matlab模拟退火用法

matlab自带的模拟退火工具箱算法是simulannealbnd函数，输入参数是fun,x0,lb,ub,没有约束项，所以，你这个不能用。可换别的算法。
function [xo,fo] = opt_simu(f,x0,l,u,kmax,q,tolfun)% 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点， 且 l <= x <= u% f为待求函数，x0为初值点，l，u分别为搜索区间的上下限，kmax为最大迭代次数% q为退火因子，tolfun为函数容许误差%%%%算法第一步根据输入变量数，将某些量设为缺省值if nargin < 7 tolfun = 1e-8;endif nargin < 6 q = 1;endif nargin < 5 kmax = 100;end%%%%算法第二步，求解一些基本变量n = length(x0); %自变量维数x = x0;fx = feval(f,x); %函数在初始点x0处的函数值xo = x;fo = fx;%%%%%算法第三步，进行迭代计算，找出近似全局最小点for k =0:kmax ti = (k/kmax)^q; mu = 10^(ti*100); % 计算mu dx = mu_inv(2*rand(size(x))-1,mu).*(u - l);%步长dx x1 = x + dx; %下一个估计点 x1 = (x1 < l).*l +(l <= x1).*(x1 <= u).*x1 +(u < x1).*u; %将x1限定在区间[l,u]上 fx1 = feval(f,x1); df = fx1- fx; if df < 0||rand < exp(-ti*df/(abs(fx) + eps)/tolfun) %如果fx1x = x1; fx = fx1; end if fx < fo xo = x; fo = fx1; end end function x = mu_inv(y,mu) x = (((1+mu).^abs(y)- 1)/mu).*sign(y);

6，基于matlab的模拟退火法

function [xo,fo] = Opt_Simu(f,x0,l,u,kmax,q,TolFun)% 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点， 且 l <= x <= u% f为待求函数，x0为初值点，l，u分别为搜索区间的上下限，kmax为最大迭代次数% q为退火因子，TolFun为函数容许误差%%%%算法第一步根据输入变量数，将某些量设为缺省值if nargin < 7 TolFun = 1e-8;endif nargin < 6 q = 1;endif nargin < 5 kmax = 100;end%%%%算法第二步，求解一些基本变量N = length(x0); %自变量维数x = x0;fx = feval(f,x); %函数在初始点x0处的函数值xo = x;fo = fx;%%%%%算法第三步，进行迭代计算，找出近似全局最小点for k =0:kmax Ti = (k/kmax)^q; mu = 10^(Ti*100); % 计算mu dx = Mu_Inv(2*rand(size(x))-1,mu).*(u - l);%步长dx x1 = x + dx; %下一个估计点 x1 = (x1 < l).*l +(l <= x1).*(x1 <= u).*x1 +(u < x1).*u; %将x1限定在区间[l,u]上 fx1 = feval(f,x1); df = fx1- fx; if df < 0||rand < exp(-Ti*df/(abs(fx) + eps)/TolFun) %如果fx1x = x1; fx = fx1; end if fx < fo xo = x; fo = fx1; end end function x = Mu_Inv(y,mu) x = (((1+mu).^abs(y)- 1)/mu).*sign(y);
matlab自带的模拟退火工具箱算法是simulannealbnd函数，输入参数是fun,x0,lb,ub,没有约束项，所以，你这个不能用。可换别的算法。

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