模拟退火求解函数最小值

模拟退火算法是一种通用的概率算法，用于在一个大的搜索空间内找到函数的最优解。它通过在局部之间反复跳跃，并使用传统的爬山算法找到局部最优解，并比较各个顶峰，以一定的概率跳出局部最优解，从而找到全局最优解。然而，模拟退火算法并不能保证找到全局最优解，这取决于迭代次数、初始温度、温度衰减系数等因素的影响。在模拟退火算法中，需要设置扰动函数，即一个随机函数，用于在搜索过程中引入随机性。对于一元函数的求解，可以使用模拟退火算法来找到函数的最小值。例如，给定函数y = -11sin(x) - 7cos(5x)，可以使用模拟退火算法来找到函数的最小值。在模拟退火算法中，需要指定初始解、初始温度、终止温度、迭代次数等参数。然后，在每个温度下进行k轮迭代，每次迭代时根据扰动函数生成新的解，并根据一定的概率接受新的解。最后，根据迭代过程中得到的解的序列，可以绘制出函数的最小值的变化曲线。\[1\]模拟退火算法是一种常用的优化算法，可以用于求解各种函数的最小值。它的基本原理是通过控制自变量的变化来寻找函数的最小值。\[2\]对于一元函数y = -11sin(x) - 7cos(5x)，可以使用模拟退火算法来求解其最小值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [模拟退火算法实现求一元函数最小值](https://blog.csdn.net/weixin_52205764/article/details/122484043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【数模/启发式算法】模拟退火算法](https://blog.csdn.net/qq_55799677/article/details/126323986)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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