sm算法java实现
时间: 2023-10-09 08:15:38 浏览: 54
SM算法(Simulated Annealing,模拟退火算法)是一种全局优化算法,用于在多维空间中搜索最优解。下面是一个简单的Java实现示例:
```java
public class SMAlgorithm {
private static final double INITIAL_TEMPERATURE = 100; // 初始温度
private static final double COOLING_RATE = 0.95; // 降温速率
private static final int ITERATIONS_PER_TEMPERATURE = 100; // 每个温度下的迭代次数
public double simulatedAnnealing(double[] initialState) {
double[] currentState = initialState.clone();
double currentEnergy = getEnergy(currentState);
double temperature = INITIAL_TEMPERATURE;
while (temperature > 1e-3) {
for (int i = 0; i < ITERATIONS_PER_TEMPERATURE; i++) {
double[] neighborState = generateNeighborState(currentState);
double neighborEnergy = getEnergy(neighborState);
double deltaEnergy = neighborEnergy - currentEnergy;
if (deltaEnergy < 0 || Math.exp(-deltaEnergy / temperature) > Math.random()) {
currentState = neighborState;
currentEnergy = neighborEnergy;
}
}
temperature *= COOLING_RATE;
}
return currentEnergy;
}
private double getEnergy(double[] state) {
// 计算当前状态的能量值,即目标函数的值
// 请根据具体问题进行实现
// 这里只是一个示例,返回一个随机生成的能量值
return Math.random();
}
private double[] generateNeighborState(double[] currentState) {
// 生成当前状态的邻居状态
// 请根据具体问题进行实现
// 这里只是一个示例,返回一个与当前状态差异较小的随机状态
double[] neighborState = currentState.clone();
for (int i = 0; i < neighborState.length; i++) {
neighborState[i] += (Math.random() - 0.5) * 0.1;
}
return neighborState;
}
public static void main(String[] args) {
SMAlgorithm smAlgorithm = new SMAlgorithm();
double[] initialState = new double[]{1.0, 2.0, 3.0}; // 初始状态
double result = smAlgorithm.simulatedAnnealing(initialState);
System.out.println("Optimal solution found: " + result);
}
}
```
这个示例中,`getEnergy`方法用于计算当前状态的能量值(目标函数的值),`generateNeighborState`方法用于生成当前状态的邻居状态。你需要根据具体的问题对这两个方法进行实现。在`main`方法中,我们创建了一个初始状态`initialState`,然后调用`simulatedAnnealing`方法来搜索最优解,并打印结果。