metropolis准则

时间: 2023-11-02 15:20:32 浏览: 304
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基于Metropolis准则的自适应模拟退火粒子群优化.docx

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Metropolis准则是一种用于Monte Carlo模拟的接受-拒绝准则，它的作用是在能量表面上寻找最低能量状态。这个准则是由Nicholas Metropolis等人在1953年提出的。它的基本思想是：在Markov链的每个状态之间进行转移，对于一个新状态，根据其能量差与温度的比值来决定是否接受这个状态。如果能量差为负，即新状态的能量比旧状态低，那么就一定接受这个状态；如果能量差为正，那么就以一定的概率接受这个状态，这个概率与能量差与温度的比值有关。这个准则是Monte Carlo模拟中非常重要的一种技术，被广泛应用于计算物理、化学、材料科学等领域。
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请在上面的代码的基础上修改实现以2-opt法进行构造邻域、Metropolis准则接受内循环的解以实现等温过程、输出初始解的解值和迭代次数的功能

以下是修改后的代码： python ...然后，我们在主函数中调用 two_opt 函数来搜索邻域中的最优解，然后根据Metropolis准则来决定是否接受新的解。同时，我们还添加了输出初始解的解值和迭代次数的功能。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool # 读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df # 选择文件 df = readcity(path4) df.head()请在这段代码的基础上进行补充，以实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解的功能，我给你的代码是用于读取输入tsp文件并将其转换成矩阵的代码

最后，我们需要在内循环中使用Metropolis准则来接受一些不太优秀的解。具体来说，在每次迭代中，我们生成一个新的解，并计算目标函数值的差值delta。如果delta小于0，则接受这个解。否则，以概率exp(-delta/T)接受这...

请以import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool #读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\文件\现代优化算法\TSP训练数据集\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df #选择文件 df = readcity(path4) df.head() city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])为开头补充完成一个模拟退火求解tsp问题的代码，我发给你的代码是用于获取输入数据并将其转化成坐标的功能。要求求解过程中用2-opt邻域构造法，在内循环中用Metropolis准则判断是否接受解来实现等温过程。

# 定义Metropolis准则 def metropolis(delta, temperature): if delta return True else: p = math.exp(-delta/temperature) return np.random.choice([True, False], p=[p, 1-p]) # 定义模拟退火函数 def ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df df = readcity(path4) city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1]) city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1) def distance(city1, city2): return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2) def path_length(path): length = 0 for i in range(len(path)-1): length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1]) length += distance(city_pos[path[-1]-1], city_pos[path[0]-1]) return length def initial_solution(): unvisited_cities = list(range(1, len(city)+1)) current_city = random.choice(unvisited_cities) solution = [current_city] unvisited_cities.remove(current_city) while unvisited_cities: next_city = min(unvisited_cities, key=lambda city: distance(city_pos[current_city-1], city_pos[city-1])) unvisited_cities.remove(next_city) solution.append(next_city) current_city = next_city return solution def two_opt_swap(path, i, k): new_path = path[:i] + path[i:k + 1][::-1] + path[k + 1:] return new_path 请以上述代码为开头，输出一段以模拟退火算法解决tsp问题的代码，输入为.tsp文件，要求实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解、输出初始解和解值、最优解和解值、迭代次数和迭代过程的功能

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool ...

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