simulated-annealing

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我使用模拟annealing.I解决TSP找到更好的邻居有一个问题是：在https://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_annealing在有效的候选代块它说：旅行商问题之上，为例如，在低能耗巡回赛中交换连续两座城市预计会对其能量（长度）产生适度影响;而交换两个任意城市的时间长度更可能会增加其长度而不是减少它。因此，连续交换邻居生成器预期比任意交换生成器更好地执

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OutOfMemory问题与模拟退火代码

我使用this code的模拟退火算法来解决旅行商问题。城市数量相对较少，即30-40左右。问题是，在第1000次迭代中，我收到OutOfMemory错误消息（INSIDE THE FUNCTION“GO”）。为什么会发生？如何解决这个问题？ package tsptw.logic; import java.util.ArrayList; import java.util.Random;

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Java模拟退火验收概率

我有一个程序实现模拟退火。我对接受概率存在问题，可能是由于我不了解为什么将欧拉数提高到（能量 - 能量）的能力是有用的。即使温度很低，概率总是超过1.0（100％），因此实际上这是随机搜索。我如何将我的接受概率固定为sA的正常速率（开始时接受更糟的解决方案的机会高，接近结束的机会低）？下面是方法的代码： if (mutatedSolutionFitness > originalSolution

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如何使用simanneal包

我想通过使用模拟退火通过simanneal包https://github.com/perrygeo/simanneal来优化我的函数/对象的参数。我的代码如下： from simanneal import Annealer class ReservoirAnnealer(Annealer): def __init__(self, state, res): self.r

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Python的TSP柏林52模拟退火

我想知道这个功能是什么： def Recocido(tour1 = []): # tour1 = tour1[:] izquierda = random.randrange(len(tour1)) derecha = 0 while(True): derecha = random.randrange(len(tour1)) if (d

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爬山算法的时间复杂度是多少？

具体而言，最陡峭山攀登，随机爬山和模拟退火。广义的时间复杂性也可以。谢谢。

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模拟退火在R：GenSA运行时间

我使用R的包GenSa（函数GenSA）中执行的模拟退火来搜索导致“良好值”（与某些基线相比）的输入变量的值高维度的功能。我注意到设置目标函数的最大调用次数对运行时间没有影响。我做错了什么或者这是一个错误？这是对GenSA帮助文件中给出的示例的修改。 library(GenSA) Rastrigin <- local({ index <- 0 function(x){

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Encog模拟退火参数

我对SA（模拟退火）做了一些广泛的研究。即使如此，我也很难理解如何查找输入参数。在我所有的研究中，似乎你只是在黑暗中开始拍摄并从那里调整。这看起来非常低效，不太可能产生高质量的结果。如何找到在使用Encog的SA培训算法中使用哪些参数（例如：开始温度，停止温度，循环），以便生成高效和高质量的结果？

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模拟退火与实际价值最大化

我正在模拟退火试图解决背包问题，我必须最大限度地健身（袋中物品的价值）的背包问题。 float weight[5]={2, 3, 5, 4, 3}; // weight float value[5]={10, 20, 15, 25, 5}; // value of corresponding item float bagSize = 11.0; 通过艰苦的计算我们知道，最好的解决办法是{}

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N皇后退火程序不工作

我试图重新创建n皇后问题，并用模拟退火解决它，虽然从我的对象类板对象抛出一个错误，当我尝试使用len添加温度（板）** 2。任何帮助将非常感谢！我已经包含了源代码和输出。谢谢！ import time import random import math class Board(object): """An N-queens solution attempt.""" d