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类型模拟退火算法工具箱及应用解析课件.ppt

  • 上传人(卖家):晟晟文业
  • 文档编号:5150752
  • 上传时间:2023-02-15
  • 格式:PPT
  • 页数:15
  • 大小:2.80MB
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    关 键  词:
    模拟 退火 算法 工具箱 应用 解析 课件
    资源描述:

    1、2023-2-152023-2-151/151.理论基础1.1 模拟退火算法工具箱(simulated annealing toolbox,SAT)在R2009a版本中,MATLAB自带的遗传算法与直接搜索工具箱集成了模拟退火算法。基本原理:模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。2/15/20232/15/20232/15SA算法结构示意图2/15/20232/15/20233/15simulannealbndsimulanneal

    2、simulannealcommon.msaenginesolverData.running=ture?sacheckexit.msanewpoint.msaupdates.mgadsplot.m得到最优解得到最优解NY SAT的使用只需要调用主函数simulannealbnd即可,函数simulannealbnd则调用函数simulanneal对模拟退火问题进行求解。函数simulanneal依次调用函数simulannealcommon和函数saengine,并最终得到最优解。在函数saengine中,SA进行迭代搜索,直到满足一定的条件才退出。在迭代过程中,函数sanewpoint和函数s

    3、aupdates是关键函数。2/15/20232/15/20234/151.2 模拟退火的一些基本概念l 目标函数(objective function):即待优化的函数。在调用函数simulannealbnd运行模拟退火算法时,需要编写该目标函数的M文件。SAT是对目标函数取最小值进行优化的,对于最大值的优化问题,只需要将目标函数乘以-1即可化为最小值优化问题。l 温度(temperature):是一个重要的参数,他随着算法的迭代逐步下降,以模拟固体退火过程中的降温过程。一方面,温度用于限制SA产生的新解与当前解之间的距离,即SA的搜索范围;另一方面,温度决定了SA以多大的概率接受目标函数值

    4、比当前解的目标函数值差的新解。2/15/20232/15/20235/15l 退火进度表(annealing schedule):是指温度随算法迭代的下降速度。退火过程越缓慢,SA找到全局最优解的机会就越大。退火进度表包括初始温度(initial temperature)及温度更新函数(temperature update function)的参数。l Meteopolis准则:是指SA接受新解的概率,对于目标函数取最小值的问题,SA接受新解的概率为:2/15/20232/15/20236/15)()(,)()(exp)()(,1)(xfxfTxfxfxfxfxxP案例分析求解Rastrigi

    5、n函数的最小值。2/15/20232/15/20237/15)2cos2(cos1020)(212221xxxxxRas如何绘制?程 序:x1=-5:0.01:5;x2=-5:0.01:5;x1,x2=meshgrid(x1,x2);x3=20+x12+x22-10*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2);surfc(x1,x2,x3)colormap hsv 2/15/20232/15/20238/15解题步骤:lStart Toolboxes Global optimization Optimization tool 2/15/20232/15/20239/15loptimtool(simulannealbnd)命令行方式使用SAT:x,fval=simulannealbnd(fun,x0,lb,ub,options)options=saoptimset(Param1,value1,Param2,value2,);2/15/20232/15/202310/152/15/20232/15/202311/152/15/20232/15/202312/152/15/20232/15/202313/15rmsep=0.48222/15/20232/15/202314/15rmsep=0.4808模拟退火算法完2023-2-152023-2-1515/15

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