演算法新解
Ⅰ 模擬退火演算法matlab怎樣找到下一個新解
我剛剛回答了一個額。
從代碼角度來說，就是2個循環，一個總溫度外循環（足夠大，並逐漸減小），另一個內部循環（使其達到該特定溫度下的平衡，怎麼算平衡自己定義的）。很多書都說外部的總溫度外循環，卻忽略了內部循環，內部循環值應該多大，我也很模糊。
Ⅱ 演算法解釋：有零個或多個輸入，有一個或多個輸出。
學程序時聽過一句話:程序可以沒有輸入，但是不能夠沒有輸出
輸入的話看你做的什麼程序了，可以有可以沒有的，很多系統軟體就不需要你輸入的,殺毒軟體這樣的夜不需要輸入。輸入的形式大多不一樣，不光是從鍵盤接收這樣的，滑鼠，攝像頭什麼的都算輸入。但是沒有輸出你就看不到程序做了什麼
這問題和演算法有關嗎？
Ⅲ 模擬退火演算法每次的解為什麼不一樣
模擬退火每次的解不同是很正常的，因為模擬退火本身是一種隨機演算法，轉移向更差的解不是必然而是概率性的，也就是說每次執行演算法時，執行過程轉移到的解可能都是完全不一樣的。
至於TSP問題，本身屬於NP-hard問題，找不到存在多項式時間復雜度的解。
如果要求精確的解，目前可行的方法有枚舉、分支限界、動態規劃等，但這些方法適用的數據范圍都很小，一旦數據規模變大，它們都將無能為力。
所以目前廣泛使用的大都是一些隨機演算法，比如蟻群、遺傳等，模擬退火就是其中的一種，這些演算法的一大特點就是通過隨機去逼近最優解，但也有可能得到錯解。
只有窮舉法可以保證得到最優解，但是窮舉法在數據量比較大的時候運行時間通常是不能接受的，所以用了各種近似方法。
模擬退火演算法新解的產生和接受可分為如下四個步驟：
第一步是由一個產生函數從當前解產生一個位於解空間的新解；為便於後續的計算和接受，減少演算法耗時，通常選擇由當前新解經過簡單地變換即可產生新解的方法，如對構成新解的全部或部分元素進行置換、互換等，注意到產生新解的變換方法決定了當前新解的鄰域結構，因而對冷卻進度表的選取有一定的影響。
第二步是計算與新解所對應的目標函數差。因為目標函數差僅由變換部分產生，所以目標函數差的計算最好按增量計算。事實表明，對大多數應用而言，這是計算目標函數差的最快方法。
第三步是判斷新解是否被接受,判斷的依據是一個接受准則，最常用的接受准則是Metropolis准則: 若ΔT<0則接受S′作為新的當前解S，否則以概率exp(-ΔT/T)接受S′作為新的當前解S。
第四步是當新解被確定接受時，用新解代替當前解，這只需將當前解中對應於產生新解時的變換部分予以實現，同時修正目標函數值即可。此時，當前解實現了一次迭代。可在此基礎上開始下一輪試驗。而當新解被判定為舍棄時，則在原當前解的基礎上繼續下一輪試驗。
Ⅳ 請問各位大神模擬退火的新解的演算法是不是任意都可以
應該是隨意地產生都可以，但是從演算法收斂的效率來看，最好是不要產生已經經歷過的狀態，類似於禁忌搜索，可以讓演算法更有效。
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書名：演算法新解
作者：劉新宇
豆瓣評分：9.0
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2016-12-1
頁數：566
內容簡介：
本書分4 部分，同時用函數式和傳統方法介紹主要的基本演算法和數據結構。數據結構部分包括二叉樹、紅黑樹、AVL 樹、Trie、Patricia、後綴樹、B 樹、二叉堆、二項式堆、斐波那契堆、配對堆、隊列、序列等；基本演算法部分包括各種排序演算法、序列搜索演算法、字元串匹配演算法（KMP 等）、深度優先與廣度優先搜索演算法、貪心演算法以及動態規劃。
本書適合軟體開發人員、編程和演算法愛好者，以及高校學生閱讀參考。
作者簡介：
劉新宇
1999年和2001年分別獲得清華大學自動化系學士和碩士學位，之後長期從事軟體研發工作。他關注基本演算法和數據結構，尤其是函數式演算法，目前就職於亞馬遜中國倉儲和物流技術團隊。
Ⅵ c#演算法解釋
這里GetHashCode使用的演算法將數字向左移動16位，再與原來的數字進行異或操作，最後將結果乘以十六進制數15051505，散列碼在整數取值區域上的分布相當均勻。
這是比較深的數學演算法。
Ⅶ 名詞解釋 演算法
演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
Ⅷ 用遺傳演算法 解決旅行商問題，進化1000代，結果產生新解的代數一直都在剛開始幾代，而且不是最佳解，怎麼解
首先，遺傳演算法實際使用上並不能保證得到全局最優解。
出現這種情況說明遺傳演算法在開始前幾代已經達到並陷入一個局部解。而演算法的相關參數，例如交叉，變異概率等無法使演算法跳出局部解。因此可以嘗試改變遺傳演算法的參數。
Ⅸ LRU演算法解釋
看我寫的這個,有詳細注釋
.......................................
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define mSIZE 3//分配三個內存頁塊
#define pSIZE 12//總共12個進程
struct mem
{
int num;
int count;
}memery[3]={0,-1,0,-1,0,-1};
static int process[pSIZE] ={1,2,3,4,1,2,5,1,2,3,4,5};//頁面訪問序列
void LRU();
void get();
int main()
{
get();
printf("\n(LRU)\treplace\n");
LRU();
system("PAUSE");
return 0;
}
void get()
{
int w[12]={1,2,3,4,1,2,5,1,2,3,4,5};
int i,n;
for(i=0;i<12;i++)
{
printf("%d ",w[i]);
}
}
void LRU()
{
int i = 0, j = 0,k=0,x,y;
int replace;
for(i = 0; i<pSIZE; i++) //對輸入序列進行循環
{
x=0;y=0; //置x，y初值為0
for(j = 0; j < mSIZE; j++) //對三個內存塊進行循環，先查找有沒有與即將訪問頁號相同的
if(memery[j].num == process[i])
{ x=1;//有相同的則置x為1
replace=process[i];
memery[j].count=0;//置此塊count為0
for(k=0;k<3;k++)
if(k!=j&&memery[k].num!=0)memery[k].count++;//其他不為0頁count++
break;//跳出此次內存塊循環
}
if(x==0)//沒有與即將訪問頁號相同的內存塊
{
for(j = 0; j < mSIZE; j++)//對內存塊循環，查找有沒有空內存塊
if(memery[j].num== 0)
{
y=1;//有則置y為1
replace=0;
memery[j].num=process[i];// 置此內存塊為訪問頁號
memery[j].count=0;//置此塊count為0
for(k=0;k<3;k++)
if(k!=j&&memery[k].num!=0)memery[k].count++;//其他不為0頁count++
break;//跳出此次內存塊循環
}
}
if(x==0&&y==0)//既沒有與即將訪問頁號相同的內存塊也沒有空內存塊
{
int m=memery[0].count;
for(j = 0; j < mSIZE; j++)
{
if(memery[j].count>m)
m=memery[j].count;
}//查找出count最大的內存塊m
for(j=0;j<mSIZE;j++)//對內存塊循環，count=m的內存塊
{
if(memery[j].count==m)
{
replace=memery[j].num;
memery[j].num=process[i]; //置此內存塊為訪問頁號塊
memery[j].count=0;//置此塊count為0
}
else memery[j].count++;//其他塊count++
}
}
for(j = 0 ;j < mSIZE; j++) //列印每次訪問後的情況
printf("%d ",memery[j].num);
printf("\t%d\n",replace);
}
}