退火

蚁群算法代码实现

旅行商问题大都是用遗传算法求解，不过蚁群算法比它高效得多，在百度的蚁群算法吧里有人发了个注释清晰的代码，有兴趣的可以去研究一下蚁群算法和模拟退火算法，这两者都可以解决旅行商问题。
lzhf1122·2022-10-30 17:02

模拟退火算法详细讲解（含实例python代码）

模拟退火算法详细讲解（含实例python代码）（一）模拟退火算法简介（二）模拟退火算法原理（三）退火过程中参数控制（四）算法步骤（五）实例分析最近老师要求做模拟退火算法实验，看了很多博客之后感觉还是不太清楚
Eterbity·2022-10-26 11:37

模拟退火算法应用(Java)

引言:我们在前面谈到动态规划的挖金矿问题中,使用了建模的方式来解题。我们解题时使用的是穷举解空间的方式来解,但是当问题规模很大时,穷举法无法在段时间内求出最优解,此时我们可以找出一个平衡的局部解。大家可以先看下我前面java实现的挖金矿模型1.题目描述有一个国家，所有的国民都非常老实憨厚，某天他们在自己的国家发现了十座金矿，并且这十座金矿在地图上排成一条直线，国王知道这个消息后非常高兴，他希望能够
xqhadoop·2022-10-26 11:37

模拟退火算法深入学习

前面三篇文章详细介绍了遗传算法，本章开始介绍模拟退火算法，并对二者的优缺点、应用范围做更进一步的比较和探讨。
北极星286·2022-10-26 11:06

模拟退火算法（Simulated Annealing)详解

问题提出旅行商问题（TravellingSalesmanProblem,简记TSP，亦称货郎担问题)：设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离（i，j=1，2…n），则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。求极值问题，人们经常遇到这样的问题：在某个定义域S内，求某个函数f(x)的最小值，形式化为Minf(x)，x属于S。这是一个优化问题，根
weixin_39279930·2022-10-26 11:06

用模拟退火算法求解TSP问题

模拟退火算法是一种基于MonteCarlo迭代求解策略的一种随机寻优算法。
麦克斯韦的妖精·2022-10-26 11:36

模拟退火算法详细说明

来源：固体退火。一种处理工艺：将金属缓慢加热到一定程度，保持足够的时间，然后以适宜的速度冷却。退火后的金属具有了新的属性降低硬度等。
泡泡怡·2022-10-26 11:05

模拟退火算法（含python实验代码）

模拟退火算法详细讲解（含实例python代码）（一）模拟退火算法简介（二）模拟退火算法原理（三）退火过程中参数控制（四）算法步骤（五）实例分析最近老师要求做模拟退火算法实验，看了很多博客之后感觉还是不太清楚
GooO_O·2022-10-26 11:35

【路径优化】基于人工蜂群(ABC)算法和粒子群优化算法的组合求解路径优化问题（Matlab代码实现）

概述旅行商问题是一个典型的NP-Hard问题.由于经典算法在解决较大规模的组合或高度非线性优化问题的效率低下.近年来,许多解决旅行商的元启发式的算法被提出来,主要有神经网络(NeuralNetwork)、模拟退火
我爱Matlab编程·2022-10-24 17:15

YOLOv5数据增强方式

优化器相关lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)初始学习率lrf:0.2#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)余弦退火超参数
雪孩·2022-10-24 10:05

优化算法专题一：SA模拟退火算法及Python代码实操

备注：本文参照《进化优化算法–基于仿生和种群的计算机智能方法》整理而得，并在文末附上Python代码文章框架1爬山算法2自然退火3模拟退火算法4主要参数5冷却调度6候选解生成7代码案例练习1爬山算法模拟退火的核心与爬山算法相似
小粒子学code·2022-10-24 07:21

量子退火？这又是啥？居然撑起了第一家量子计算公司

组合优化问题，在应用数学和理论计算机科学领域，指的是在一个有限的对象里集中找出最优对象的一类课题。这类问题特征是可行解的集是离散或者可以简化到离散结果，并且目标是要找到最优解。当前，常见的组合优化问题通用版上包括旅行商问题和最小生成树，行业场景领域上涉及极大规模的集成电路设计、药物设计和财务组合管理等问题。显然，无论是金融、制药或是财务等领域，组合优化问题都是最贴近科技赋能日常生活与工作的实用问题
Qforepost·2022-10-16 13:37

最近看过的文献整理：深度学习、强化学习、VRP、NLP

如题资源在这拿VRPNLPRLDL资源在这拿VRP点击下载论文资源基于改进模拟退火算法的推动式生产-配送协调优化_胡卉(2022运筹与管理)基于模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题及混合遗传算法求解(2019
想太多!·2022-10-11 14:45

如何通过 JavaScript 实现机器学习和神经学网络？

我会使用Encog（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。
weixin_34021089·2022-10-11 07:48

【路径优化】基于人工蜂群(ABC)算法和粒子群优化算法的组合求解路径优化问题（Matlab代码实现）

概述旅行商问题是一个典型的NP-Hard问题.由于经典算法在解决较大规模的组合或高度非线性优化问题的效率低下.近年来,许多解决旅行商的元启发式的算法被提出来,主要有神经网络(NeuralNetwork)、模拟退火
科研研习社·2022-10-10 07:34

【路径规划-机器人栅格地图】基于蚁群算法求解大规模栅格地图路径规划及避障附Matlab代码

相反，现代优化算法却表现出较好的性能，其中包括模拟退火算法（Simulatedannealing），遗传算法（Geneticalgorithm），人工神经网络算法（Neuralnetworks）[1]。
Matlab科研工作室·2022-09-24 20:36

【智能优化算法-遗传算法】基于萤火虫结合遗传算法求解单目标优化问题附matlab代码

1内容介绍近年来,随着计算机技术以及生物智能技术的快速发展,包括人工萤火虫群优化算法,遗传算法,蚁群算法,模拟退火法,群搜索算法等生物智能算法被越来越多的人所重视.这些算法具有简单易实现,鲁棒性强,易于和其它算法融合等优点
matlab_dingdang·2022-09-24 12:59

YOLOv5的Tricks | 【Trick6】学习率调整策略（One Cycle Policy、余弦退火等）

文章目录0.Yolov5的学习率调整方案1.LRRangeTest2.CyclicalLR3.OneCyclePolicy4.SGDR5.AdamW、SGDW6.Pytorch的余弦退火学习率策略对于学习率的调整一直是个比较困难的问题
Clichong·2022-09-24 07:39

RecSys2022 | 当推荐系统遇到量子计算

文本介绍的工作旨在通过实验探索目前可用的量子计算机的可行性，期望基于量子退火范式，建立一个利用社区检测的推荐系统，目前该工作已发表于2022年的推荐系统年会RecSys上。
机器学习与推荐算法·2022-09-24 07:47

PyTorch学习率 warmup + 余弦退火

PyTorch学习率warmup+余弦退火Pytorch余弦退火PyTorch内置了很多学习率策略，详情请参考torch.optim—PyTorch1.10.1documentation，这里只介绍常用的余弦退火学习率策略
会说话的七里香·2022-09-24 07:16

polyrate使用方法_pytorch必须掌握的的4种学习率衰减策略

下图展示了随着迭代的进行动态调整学习率的4种策略曲线：上述4种策略为自己根据资料整理得到的衰减类型：指数衰减、固定步长的衰减、多步长衰、余弦退火衰减。
weixin_39636696·2022-09-24 07:08

Trick : PyTorch学习率 warm up + 余弦退火

学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一，针对学习率的优化方式很多,Warmup是其中的一种。为什么引入学习率衰减？我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：学习率a控制着梯度更新的步长(step)，a越大，意味着下降的越快，到达最优点的速度也越快，如果为0，则网络就会停止更新学习率过大，在算法优化的前期会加速学习，使得模型更容易接近局部或全局最优解
NANCYGOODENOUGH·2022-09-24 07:44

pytorch的余弦退火学习率

作者：limzero地址：https://www.zhihu.com/people/lim0-34编辑：人工智能前沿讲习最近深入了解了下pytorch下面余弦退火学习率的使用.网络上大部分教程都是翻译的
机器学习与AI生成创作·2022-09-24 07:29

Pytoch优化器常用的两种学习率衰减策略：指数衰减策略、余弦退火策略（附测试代码）

学习率衰减策略前言一、指数衰减策略（ExponentialLR）1.介绍2.调用方式3.使用案例二、余弦退火策略（CosineAnnealing）1.介绍2.调用方式3.使用案例三、测试案例参考：前言网络训练过程中
NorthSmile·2022-09-24 07:32

【车辆配送】基于模拟退火 (SA)求解车辆配送 （VPR） (Matlab代码实现）

目录1车辆配送问题2模拟退火法3Matlab代码实现4实现结果5参考文献6写在最后1车辆配送问题式(9)~(12)中,为配送车辆到达需求点i的时间;为需求点i到需求点j的运输成本;、分别为配送车辆提前到达需求点
科研研习社·2022-09-22 21:43

东北大学数据科学基础(MATLAB)-笔记

MATLAB学习PPT.zip)文章目录一.acknowledge重点:**画图**/MATLAB可视化技术三.数模算法章(Matlab's*optimization**tool**box*,优化工具箱)1.退火算法四
StackChan·2022-09-21 18:39

数学建模四类问题（一）

1.优化类问题规划家族（线性规划，二次规划，整数规划，0-1规划，非线性规划）数学建模——优化类算法入门-PDCoder-博客园智能优化（遗传算法、粒子群算法、模拟退火……）优化模型算法_浅笑，的博客-
m0_59989429·2022-09-21 07:06

划分为k个相等的子集 :「搜索 + 剪枝」&「模拟退火」

Tag:「搜索」、「爆搜」、「剪枝」、「模拟退火」、「启发式搜索」、「回溯算法」、「贪心」给定一个整数数组nums和一个正整数k，找出是否有可能把这个数组分成k个非空子集，其总和都相等。
·2022-09-20 15:20

模拟退火法和蚂蚁优化算法求解TSP问题（Matlab代码实现）

目录1概述2蚂蚁优化算法运行结果3模拟退火法求解结果4Matlab代码下载1概述旅行商问题被定义为一个推销员在所有城市的旅行﹐以最低的成本回到最初的城市.TSP问题的计算规模随着城市节点的增多呈指数增大
科研研习社·2022-09-20 07:48

遗传算法 退火算法_遗传算法的见解

遗传算法退火算法Wehearaboutgeneticalgorithmeverynowandthenbutwhatexactlyisthisgeneticalgorithm?
weixin_26731327·2022-09-15 07:58

【BP-预测】基于模拟退火算法改进遗传算法优化BP神经网络预测matlab源码

一、模拟退火算法固体退火原理：当固体温度较高时，物质内能较大，固体内部分子运动剧烈；当温度逐渐降低时，物体内能也随之降低，分子运动趋于平稳；当固体温度降到常温时，固体内部分子运动最终平稳。
Matlab科研辅导帮·2022-09-14 08:59

备战数学建模45-模拟退火算法SA(攻坚站9)

模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，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
nuist__NJUPT·2022-09-14 07:36

路径规划算法简介

2.简要介绍的算法：1.遗传算法；2.模拟退火；3.人工势场；4.蚁群算法；5.RRT;6.PRM;7.Dijkstra;8.A9.FieldD****遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm
foxhound57·2022-09-13 18:04

模拟退火算法SA求解TSP问题

目录一、模拟退火算法原理二、模拟退火算法思想三、模拟退火算法流程四、关键参数说明五、例题一、模拟退火算法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。
霸道小明·2022-09-12 07:17

Pytorch Note34 学习率衰减

PytorchNote34学习率衰减使用库函数调整学习率scheduler.step()等间隔调整学习率StepLR按需调整学习率MultiStepLR指数衰减调整学习率ExponentialLR余弦退火函数调整学习率
风信子的猫Redamancy·2022-09-09 07:56

【毕设教程】退火算法路径优化实现

文章目录前言1退火算法原理1.1物理背景1.2背后的数学模型2退火算法实现2.1算法流程2.2算法实现3退火算法在路径优化上的应用3.1目标路径优化其他场景前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章
Mr_DC_IT·2022-09-06 06:13

2022华数杯B题论文思路分析+完整代码（水下机器人组装计划）(一二问答案接出来和标准答案一样)（问题三四逼近正确答案）（完整论文，代码可直接跑）

题作为训练题目，在查资料过程中发现网上没有哪一篇论文解出了正确答案，而我们组利用Lingo软件准确的解出了正确答案，但是在第三问时，由于决策的变量激增，基于Lingo的模型已经无法解出，所以选择使用模拟退火算法进行解算
鹰猎·2022-08-31 07:12

【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（matlab求解）

【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（matlab求解）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长
果州做题家·2022-08-27 07:23

网上讲的好的知识点汇总

zybuluo.com/Junlier/note/1292969我自己的得吹啊[x]图论总讲(校内知识)[x]动态规划总结[x]高精度模板汇总[x]莫队总结[x]可持久化并查集总结[x]求树的直径算法[x]模拟退火学习
weixin_30666753·2022-08-21 07:17

Matlab算法模版（一）——模拟退火和灰色预测

模拟退火和灰色预测一、模拟退火matlab算法模板二、灰色预测matlab算法模板一、模拟退火matlab算法模板模拟退火解决TSP问题：计算两两城市之间的距离functionD=Distanse(a)
存在～～·2022-08-21 07:04

机器学习之算法优化（二）

模拟退火算法（SimulatedAnnealing）一、模拟退火算法概念二、模拟退火算法原理三、模拟退火算法参数控制四、模拟退火算法步骤1.基本思想2.新解的产生和是否接受3.退火算法程序流程图五、模拟退火算法案例案例一案例二总结一
存在～～·2022-08-20 12:41

干货｜pytorch必须掌握的的4种学习率衰减策略

第一时间送达作者丨机器学习入坑者@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/93624972编辑丨极市平台导读本文介绍了四种衰减类型：指数衰减、固定步长的衰减、多步长衰、余弦退火衰减并逐一介绍其性质
视学算法·2022-08-15 07:05

PyTorch学习率衰减策略：指数衰减（ExponentialLR）、固定步长衰减（StepLR）、多步长衰减（MultiStepLR）、余弦退火衰减（CosineAnnealingLR）

下图展示了随着迭代的进行动态调整学习率的4种策略曲线：上述4种策略为自己根据资料整理得到的衰减类型：指数衰减、固定步长的衰减、多步长衰、余弦退火衰减。
u013250861·2022-08-15 07:59

Pytorch 学习率衰减方法

Pytorch学习率衰减方法1.什么是学习率衰减2.使用库函数进行调整2.1.有序调整2.1.1等间隔调整学习率2.1.2.多间隔调整学习率2.1.3.指数衰减调整学习率ExponentialLR2.1.4.余弦退火函数调整学习率
HheeFish·2022-08-15 07:57

Pytorch--学习率调整策略的使用(自定义学习率衰减)

文章目录优化器的学习率和参数optimizer的param_groups多学习率封装好的lr调整策略函数衰减-LambdaLR固定步长衰减-StepLR多步长衰减-MultiStepLR指数衰减-ExponentialLR余弦退火衰减
zipper112·2022-08-15 07:25

基于遗传模拟退火算法的模糊C-均值聚类算法(SAGAFCM)—MATLAB实现

文章目录一、模糊C-均值聚类(FCM)1、介绍1)、算法初步介绍2）算法步骤2、MATLAB实现1)、问题描述2)、算法实现二、基于遗传模拟退火算法的模糊C-均值聚类算法(SAGAFCM)1、模拟算法介绍算法介绍
爱听雨的犬猫·2022-08-15 07:22

Pytorch 学习率衰减 之 余弦退火与余弦warmup 自定义学习率衰减scheduler

学习率衰减，通常我们英文也叫做scheduler。本文学习率衰减自定义，通过2种方法实现自定义，一是利用lambda，另外一个是继承pytorch的lr_schedulerimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimport*fromtorchv
jasneik·2022-08-15 07:21

2022高教社杯数学建模思路 - 案例：退火算法

2022高教社杯(国赛数学建模)思路解析2022高教社杯ABCD赛题思路解析：https://blog.csdn.net/dc_sinor/article/details/1262119831退火算法原理
建模君A·2022-08-14 09:34

【图像分割】基于模拟退火结合粒子群算法优化图像分割含Matlab代码

1内容介绍图像分割是一种重要的图像技术‚它不仅受到人们广泛的重视‚其研究在不断深入‚而且也在实际中得到了大量的应用。图像分割是应用一种或多种运算将图像分成一些具有类似特征（如颜色、纹理、密度等）的区域‚主要方法有阈值法和区域方法两大类。前者是利用灰度频率信息进行分割‚而后者利用局部空间信息进行分割。图像分割是一种重要的图像技术‚它不仅受到人们广泛的重视‚其研究在不断深入‚而且也在实际中得到了大量的
matlab_dingdang·2022-08-11 18:54

数学建模——模拟退火

流程：根据退火的理论，将Ct取为温度的倒数：温度一定时，越小，概率越大，即目标函数相
放牛儿·2022-08-04 07:03
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