模拟退火算法的选址问题
时间: 2023-09-05 19:13:01 浏览: 79
模拟退火算法在选址问题中的应用是找到最佳的服务站位置,使得需求点和服务站之间的距离与需求量的乘积之和最小。这个问题可以被归类为P-中位问题或P-中心问题。模拟退火算法通过随机搜索和温度的逐渐降低来寻找全局最优解。算法开始时,以较高的初始温度开始随机搜索解空间。随着温度的下降,算法使用Metropolis抽样策略进行随机搜索,直到以概率1收敛于全局最优解。通过运行模拟退火算法并输出结果,可以得到服务站的最终状态以及各个服务站所服务的需求点的列表。模拟退火算法在选址问题中的应用具有实验性高、初始解鲁棒性强、通用性好以及易于实现的优点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【优化布局】基于模拟退火算法实现物流选址matlab代码](https://blog.csdn.net/m0_60703264/article/details/121744200)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [爬山法和模拟退火算法求解选址问题](https://blog.csdn.net/linshk_ver18/article/details/85227455)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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