算法新解
Ⅰ 模拟退火算法matlab怎样找到下一个新解
我刚刚回答了一个额。
从代码角度来说，就是2个循环，一个总温度外循环（足够大，并逐渐减小），另一个内部循环（使其达到该特定温度下的平衡，怎么算平衡自己定义的）。很多书都说外部的总温度外循环，却忽略了内部循环，内部循环值应该多大，我也很模糊。
Ⅱ 算法解释：有零个或多个输入，有一个或多个输出。
学程序时听过一句话:程序可以没有输入，但是不能够没有输出
输入的话看你做的什么程序了，可以有可以没有的，很多系统软件就不需要你输入的,杀毒软件这样的夜不需要输入。输入的形式大多不一样，不光是从键盘接收这样的，鼠标，摄像头什么的都算输入。但是没有输出你就看不到程序做了什么
这问题和算法有关吗？
Ⅲ 模拟退火算法每次的解为什么不一样
模拟退火每次的解不同是很正常的，因为模拟退火本身是一种随机算法，转移向更差的解不是必然而是概率性的，也就是说每次执行算法时，执行过程转移到的解可能都是完全不一样的。
至于TSP问题，本身属于NP-hard问题，找不到存在多项式时间复杂度的解。
如果要求精确的解，目前可行的方法有枚举、分支限界、动态规划等，但这些方法适用的数据范围都很小，一旦数据规模变大，它们都将无能为力。
所以目前广泛使用的大都是一些随机算法，比如蚁群、遗传等，模拟退火就是其中的一种，这些算法的一大特点就是通过随机去逼近最优解，但也有可能得到错解。
只有穷举法可以保证得到最优解，但是穷举法在数据量比较大的时候运行时间通常是不能接受的，所以用了各种近似方法。
模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤：
第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因而对冷却进度表的选取有一定的影响。
第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最快方法。
第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropolis准则: 若ΔT<0则接受S′作为新的当前解S，否则以概率exp(-ΔT/T)接受S′作为新的当前解S。
第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，则在原当前解的基础上继续下一轮试验。
Ⅳ 请问各位大神模拟退火的新解的算法是不是任意都可以
应该是随意地产生都可以，但是从算法收敛的效率来看，最好是不要产生已经经历过的状态，类似于禁忌搜索，可以让算法更有效。
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书名：算法新解
作者：刘新宇
豆瓣评分：9.0
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-12-1
页数：566
内容简介：
本书分4 部分，同时用函数式和传统方法介绍主要的基本算法和数据结构。数据结构部分包括二叉树、红黑树、AVL 树、Trie、Patricia、后缀树、B 树、二叉堆、二项式堆、斐波那契堆、配对堆、队列、序列等；基本算法部分包括各种排序算法、序列搜索算法、字符串匹配算法（KMP 等）、深度优先与广度优先搜索算法、贪心算法以及动态规划。
本书适合软件开发人员、编程和算法爱好者，以及高校学生阅读参考。
作者简介：
刘新宇
1999年和2001年分别获得清华大学自动化系学士和硕士学位，之后长期从事软件研发工作。他关注基本算法和数据结构，尤其是函数式算法，目前就职于亚马逊中国仓储和物流技术团队。
Ⅵ c#算法解释
这里GetHashCode使用的算法将数字向左移动16位，再与原来的数字进行异或操作，最后将结果乘以十六进制数15051505，散列码在整数取值区域上的分布相当均匀。
这是比较深的数学算法。
Ⅶ 名词解释 算法
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
Ⅷ 用遗传算法 解决旅行商问题，进化1000代，结果产生新解的代数一直都在刚开始几代，而且不是最佳解，怎么解
首先，遗传算法实际使用上并不能保证得到全局最优解。
出现这种情况说明遗传算法在开始前几代已经达到并陷入一个局部解。而算法的相关参数，例如交叉，变异概率等无法使算法跳出局部解。因此可以尝试改变遗传算法的参数。
Ⅸ LRU算法解释
看我写的这个,有详细注释
.......................................
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define mSIZE 3//分配三个内存页块
#define pSIZE 12//总共12个进程
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};//页面访问序列
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++) //对输入序列进行循环
{
x=0;y=0; //置x，y初值为0
for(j = 0; j < mSIZE; j++) //对三个内存块进行循环，先查找有没有与即将访问页号相同的
if(memery[j].num == process[i])
{ x=1;//有相同的则置x为1
replace=process[i];
memery[j].count=0;//置此块count为0
for(k=0;k<3;k++)
if(k!=j&&memery[k].num!=0)memery[k].count++;//其他不为0页count++
break;//跳出此次内存块循环
}
if(x==0)//没有与即将访问页号相同的内存块
{
for(j = 0; j < mSIZE; j++)//对内存块循环，查找有没有空内存块
if(memery[j].num== 0)
{
y=1;//有则置y为1
replace=0;
memery[j].num=process[i];// 置此内存块为访问页号
memery[j].count=0;//置此块count为0
for(k=0;k<3;k++)
if(k!=j&&memery[k].num!=0)memery[k].count++;//其他不为0页count++
break;//跳出此次内存块循环
}
}
if(x==0&&y==0)//既没有与即将访问页号相同的内存块也没有空内存块
{
int m=memery[0].count;
for(j = 0; j < mSIZE; j++)
{
if(memery[j].count>m)
m=memery[j].count;
}//查找出count最大的内存块m
for(j=0;j<mSIZE;j++)//对内存块循环，count=m的内存块
{
if(memery[j].count==m)
{
replace=memery[j].num;
memery[j].num=process[i]; //置此内存块为访问页号块
memery[j].count=0;//置此块count为0
}
else memery[j].count++;//其他块count++
}
}
for(j = 0 ;j < mSIZE; j++) //打印每次访问后的情况
printf("%d ",memery[j].num);
printf("\t%d\n",replace);
}
}