麻雀搜索算法 C++实现
时间: 2024-09-24 18:27:27 浏览: 28
麻雀搜索算法,也称为模拟退火算法(Simulated Annealing),是一种启发式优化算法,灵感来源于鸟类寻找食物的行为。它通过随机接受能量较高的解(解决方案),并随着时间的推移逐渐降低接受新解的概率,以避免陷入局部最优。
C++实现麻雀搜索算法通常包括以下几个步骤:
1. 初始化:设置起始温度、冷却因子、最大迭代次数等参数。
2. 解空间表示:用数组或向量来表示待优化的问题空间。
3. 随机邻居生成:生成当前解的相邻状态或解决方案。
4. 接受新解:计算旧解和新解之间的差异(通常是目标函数值的差),根据一定的概率接受新解,这个概率由当前温度决定。
5. 温度调整:每次迭代后,根据设定的冷却因子减小当前温度。
6. 判断结束条件:当达到最大迭代次数或温度低于某个阈值时停止搜索。
以下是简化版的C++伪代码示例:
```cpp
#include <vector>
#include <random>
class SimulatedAnnealing {
public:
SimulatedAnnealing(int initialTemperature, double coolingFactor, int maxIterations)
: temperature(initialTemperature), coolingFactor(coolingFactor), iterations(maxIterations) {}
double search(std::vector<int>& problemSpace) {
// 更改初始解
vector<int> currentSolution = ...;
for (int i = 0; i < iterations; ++i) {
// 生成新解
vector<int> newSolution = generateNeighbor(currentSolution);
double diff = evaluateFitness(problemSpace, newSolution) - evaluateFitness(problemSpace, currentSolution);
if (diff > 0 || rand() / static_cast<double>(RAND_MAX) < exp(-diff / temperature)) {
currentSolution = newSolution;
}
temperature *= coolingFactor;
}
return evaluateFitness(problemSpace, currentSolution);
}
private:
double temperature;
double coolingFactor;
int iterations;
// 用于生成邻接解的函数
vector<int> generateNeighbor(const vector<int>& solution) { ... }
// 计算解的目标函数值
double evaluateFitness(const std::vector<int>& problemSpace, const std::vector<int>& solution) { ... }
};
// 使用示例
SimulatedAnnealing solver(100.0, 0.99, 1000);
double bestSolution = solver.search(yourProblemSpace);
```
注意,这只是一个基础框架,实际应用中需要根据具体的优化问题调整细节。
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