全局优化
-
Python如何实现模拟退火？全局优化方法
模拟退火算法中初始温度和冷却速率的选择方法如下：1. 初始温度应足够大以确保早期接受较差解的概率较高，通常基于随机生成解的目标函数值范围进行设定；2. 冷却速率一般设为接近1的常数（如0.95或0.99），以平衡收敛速度与搜索质量，也可采用自适应策略动态调整。 模拟退火是一种全局优化算法，它借鉴了物…
*本站广告为第三方投放，如发生纠纷，请向本站索取第三方联系方式沟通
模拟退火算法中初始温度和冷却速率的选择方法如下：1. 初始温度应足够大以确保早期接受较差解的概率较高，通常基于随机生成解的目标函数值范围进行设定；2. 冷却速率一般设为接近1的常数（如0.95或0.99），以平衡收敛速度与搜索质量，也可采用自适应策略动态调整。 模拟退火是一种全局优化算法，它借鉴了物…
