模拟退火算法求解01规划python代码
时间: 2023-06-21 13:16:16 浏览: 45
模拟退火算法是一种启发式优化算法,可以用于求解01规划等优化问题。在Python中,我们可以使用以下步骤来实现模拟退火算法的01规划:
1. 定义问题:定义01规划的目标函数和约束条件。
2. 初始化:初始化解的初始状态和其他参数。
3. 退火搜索:对当前解进行一定概率的接受劣解,以跳出局部最优解,直到达到一定的停止条件。
4. 输出最优解:输出搜索得到的最优解。
具体实现过程可以参考以下Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义问题
def objective_function(x):
return sum(x)
def constraint_function(x):
return sum(x) <= 10
# 初始化
n_variables = 5
t_init = 100
t_min = 1
alpha = 0.99
n_iterations = 1000
current_solution = np.zeros(n_variables)
best_solution = np.zeros(n_variables)
best_objective = float('inf')
for i in range(n_variables):
current_solution[i] = np.random.randint(0, 2)
# 退火搜索
t = t_init
while t > t_min:
for i in range(n_iterations):
next_solution = np.copy(current_solution)
k = np.random.randint(0, n_variables)
next_solution[k] = 1 - next_solution[k]
if constraint_function(next_solution) == True:
delta_objective = objective_function(next_solution) - objective_function(current_solution)
if delta_objective < 0:
current_solution = next_solution
if objective_function(current_solution) < best_objective:
best_solution = current_solution
best_objective = objective_function(current_solution)
else:
p = np.exp(-delta_objective / t)
if np.random.rand() < p:
current_solution = next_solution
t *= alpha
# 输出最优解
print("Best solution:", best_solution)
print("Best objective:", best_objective)
```
需要注意的是,模拟退火算法的效果受到参数的影响,不同的参数设置可能会导致不同的搜索结果。因此,我们需要根据实际问题进行调整和优化。