模拟退火伪代码书写规范例子
时间: 2024-09-08 21:03:22 浏览: 41
模拟退火算法是一种启发式搜索算法,用于寻找在给定大搜索空间内的问题的最优解。它是受物理退火过程的启发,模拟物质加热后再慢慢冷却的过程,最终达到能量最低状态。以下是一个模拟退火算法的伪代码书写规范例子:
```
算法名称:模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)
输入:初始温度T,终止温度T_min,冷却率α(0 < α < 1),初始解S,目标函数f(S)
输出:近似最优解
开始:
初始化
S = 随机生成初始解
f_current = f(S) //当前解的目标函数值
T = 初始温度T
当 T > T_min 时执行以下步骤:
// 随机选择一个新解
S_new = 随机产生一个邻域解
f_new = f(S_new) //新解的目标函数值
// 计算目标函数值的差异
Δf = f_new - f_current
// 如果新解更优,或者按照概率接受较差的解
如果 Δf < 0 或者 随机数 < exp(-Δf / T) 那么:
S_current = S_new
f_current = f_new
// 冷却过程,温度下降
T = α * T
结束循环
返回当前解S作为近似最优解
结束
```
在该伪代码中,初始解S是随机生成的,目标函数f(S)用于评价解的好坏。算法会不断迭代,每次迭代中,随机生成一个邻域解并计算其目标函数值,如果新解更优或者按照Metropolis准则接受较差的解,那么更新当前解。每次迭代后,温度T会按照一定的冷却率α递减,直到温度降至终止温度T_min以下。最终返回的当前解是算法迭代过程中找到的近似最优解。