模拟退火算法中邻域选择方法的改进方法举例，含公式和python代码

<input type="submit" value="保存">
<input type="reset" value="重置">
</form>
</body>
</html>

该页面使用表单提交数据，将修改后的学生信息保存到数据库中。

8. 编写在模拟退火算法中，邻域选择方法是非常重要的一步。传统的邻域选择方法更新页面

在WebContent目录下创建update.jsp页面，该页面用于将编辑后的学生信息保存到数据库可能会导致算法陷入局部最优解，因此需要改进。其中一种改进方法是自适中。具体代码如下：

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
page应邻域选择方法。

自适应邻域选择方法的思想是在搜索过程中动态改变邻域的Encoding="UTF-8"%>
<%
try {
// 导入MySQL驱动
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc大小，使其适应问题的特性。具体实现中，可以根据当前温度和迭代次数来.Driver");

// 连接数据库
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/student?serverTimezone=UTC";
String user = "root";
String password = "123456";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);

动态调整邻域的大小。当温度高时，可以选择较大的邻域；当温度低时， // 获取表单数据
int id = Integer.parseInt(request.getParameter("id"));
String name = request.getParameter("name");
String可以选择较小的邻域。这样可以在探索大范围解的同时，又能在局部最优解 gender = request.getParameter("gender");
int age = Integer.parseInt(request.getParameter("age"));
String major = request.getParameter("major");

周围进行细致的搜索。

以下是一个示例代码，实现了自适应邻域选择的模拟退火 // 更新学生信息
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("UPDATE students SET name=?, gender=?, age=?, major=? WHERE id=?");
算法：

import random
import math

# 目标函数
def objective(x, y):
    return (x-2        ps.setString(1, name);
        ps.setString(2, gender);
        ps.setInt(3, age);
        ps.setString(4)**2 + (y+3)**2

# 初始解
x0, y0 = 0, 0

# 初始温, major);
        ps.setInt(5, id);
        ps.executeUpdate();
        ps.close();
        conn.close();

        // 跳转到度和降温速率
T0, alpha = 100, 0.99

# 迭代次数
max_iter =首页
        response.sendRedirect("index.jsp");
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
%>

该页面首先连接数据库，然后获取表单数据，将修改后的学生信息更新到数据库中，并重定向 1000

# 自适应邻域选择方法
def neighbor(x, y, t):
sigma = math.sqrt(t) #到首页。

9. 编写删除页面

在WebContent目录下创建delete.jsp页面，该页面用于从数据库中删除 标准差
nx = x + random.gauss(0, sigma)
ny = y + random.gauss(0, sigma学生信息。具体代码如下：

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
)
    return nx, ny

# 模拟退火算法
def simulated_annealing(x0, y0, T0,    pageEncoding="UTF-8"%>
<%
    try {
        // 导入MySQL驱动
        Class.forName("com.mysql.c alpha, max_iter):
    x, y = x0, y0
    T = T0
    for i in range(max_iter):
        obj = objective(x, y)
        nx, ny = neighbor(x, y, T)
        nobj = objective(nx, nyj.jdbc.Driver");

        // 连接数据库
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/student?serverTimezone=)
        delta = nobj - obj
        if delta < 0 or math.exp(-delta/T) > random.random():
            x,UTC";
        String user = "root";
        String password = "123456";
        Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password y = nx, ny
        T = alpha * T
    return x, y

# 测试
x, y = simulated_anne);

        // 获取学生编号
        int id = Integer.parseInt(request.getParameter("id"));

        // 删除学生信息
        PreparedStatementaling(x0, y0, T0, alpha, max_iter)
print("x: %f, y: %f, obj: ps = conn.prepareStatement("DELETE FROM students WHERE id=?");
        ps.setInt(1, id);
        ps.executeUpdate();
        ps.close();
 %f" % (x, y, objective(x, y)))

在上面的代码中，`neighbor`函数根据 conn.close();

// 跳转到首页
response.sendRedirect("index.jsp");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
%>

该页面首先连接数据库，然后获取要删除的学生编号，将该学当前温度动态计算邻域的大小，并返回一个新的解。`simulated_annealing`函数则实现生信息从数据库中删除，并重定向到首页。

至此，一个简单的Java Web学生管理系统就完成了基本的模拟退火算法框架，在每个迭代步骤中根据自适应邻域选择方法了，包括数据库连接、增删改查等功能。需要注意的是，该系统只是一个基础版本，还生成新解，并根据 Metropolis 准则接受或拒绝新解。最终返回搜索到的最优解。

需要可以根据实际需求进行扩展和优化。