Публикации по теме 'simulated-annealing'


Имитация отжига
Известная методика оптимизации. Алгоритм оптимизации - это процедура, которая выполняется итеративно путем сравнения различных решений, пока не будет получено оптимальное решение. Сегодня используются различные типы алгоритмов оптимизации. Детерминированные методы Стохастические методы Техники, вдохновленные природой Эта статья посвящена методу имитации отжига, который обычно является стохастическим методом. Имитация отжига (SA): это вероятностный метод аппроксимации..

Имитация отжига для задач кластеризации: Часть 1
Привет, в этом посте я попытаюсь объяснить, как можно использовать имитацию отжига (алгоритм AI), который является вероятностным методом для приближения глобального оптимума заданной функции. в проблемах кластеризации. Прежде всего, я хочу объяснить, что такое имитация отжига, и в следующей части мы увидим код статьи, который является реализацией этой Исследовательской статьи . Имитация отжига (SA) широко используется в задачах поиска (например, поиск наилучшего пути между..

Имитация отжига для задач кластеризации: часть 2
Привет всем, это вторая и последняя часть этой серии. В этом посте мы конвертируем этот документ в код Python и таким образом достигнем практического понимания того, что такое имитация отжига и как ее можно использовать для кластеризации. Часть 1 этой серии охватывает теоретическое объяснение имитации отжига ( SA ) с некоторыми примерами. Рекомендую прочитать. Однако, если вы хорошо осведомлены или знакомы с SA, я думаю, вы можете понять большую часть того, что собираетесь..

Вопросы по теме 'simulated-annealing'

В чем разница между алгоритмами моделирования отжига и генетическими алгоритмами?
Каковы соответствующие различия с точки зрения производительности и вариантов использования между имитацией отжига (с поиском компонентов) и генетическими алгоритмами? Я знаю, что SA можно рассматривать как GA, где размер популяции только один, но...
16976 просмотров

Подгонка глобальной минимальной кривой SciPy
Я использую scipy.optimize.curve_fit , но подозреваю, что он сходится к локальному минимуму, а не к глобальному минимуму. Я попытался использовать имитацию отжига следующим образом: def fit(params): return np.sum((ydata -...
4355 просмотров

Имитация отжига TSP
Я хочу реализовать алгоритм моделирования отжига на Java, чтобы найти оптимальный маршрут для решения задачи коммивояжера , до сих пор я реализовал грубую силу и хочу изменить этот код, чтобы использовать имитацию отжига. Очевидно, что грубая сила и...
4742 просмотров

Стохастическое восхождение на холм
Я пытаюсь реализовать Stoachastic Hill Climbing на Java. Я понимаю, что этот алгоритм создает новое решение, которое выбирается случайным образом, а затем принимает решение в зависимости от того, насколько оно плохо/хорошо. Например, если это очень...
2203 просмотров

Почему предоставление начальных параметров в GenSA всегда дает один и тот же результат независимо от начального числа?
Кажется, я не понимаю, как алгоритм имитации отжига, используемый GenSA, всегда приходит к одному и тому же решению, когда предоставляется аргумент par : library(GenSA) Rastrigin <- function(x) { sum(x^2 - 10 * cos(2 * pi * x)) + 10 *...
266 просмотров
schedule 16.07.2022