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CS188 搜索讲义 III

局部搜索算法用于寻找局部最优解,包括爬山算法、模拟退火、局部束搜索和遗传算法。爬山算法通过选择邻近状态优化目标值,但易陷入局部最优。模拟退火结合随机移动和爬山,允许接受较差的移动以避免局部最优。局部束搜索从多个状态开始,选择最佳后续状态。遗传算法通过交叉和变异优化个体,寻找高评分解。

CS188 搜索讲义 III

Louis Aeilot's Blog
Louis Aeilot's Blog · 2026-01-27T18:26:09Z
CS188局部搜索讲义 III

本文介绍了局部搜索算法,包括爬山算法、模拟退火、局部束搜索和遗传算法。爬山算法通过选择邻近状态寻找局部最优,但易陷入局部极值。模拟退火结合随机移动和爬山,逐步降低温度以寻求全局最优。局部束搜索从多个状态出发,选择最佳后继续搜索。遗传算法通过交叉和变异优化个体,寻找高评分解。

CS188局部搜索讲义 III

Louis Aeilot's Blog
Louis Aeilot's Blog · 2026-01-27T18:26:09Z
应用模拟退火算法在大搜索空间中寻找最优解

模拟退火是一种优化算法,通过接受较差解以逃离局部最优,逐步降低“温度”以提高选择性,适用于复杂搜索空间的最佳解寻找。时间复杂度为O(max_iterations),空间复杂度为O(1)。

应用模拟退火算法在大搜索空间中寻找最优解

DEV Community
DEV Community · 2025-03-28T03:37:16Z
模拟退火算法解决旅行商问题

本文介绍了使用模拟退火算法解决旅行商问题(TSP)的Python代码,包括计算城市间距离、生成邻居和模拟退火的主要逻辑,支持城市名称和距离矩阵输入,最终输出最佳路径和距离。

模拟退火算法解决旅行商问题

DEV Community
DEV Community · 2025-03-23T12:26:11Z

本文研究了卫星转发器链路配置的优化,比较了强化学习算法PPO与模拟退火的效果。结果表明,尽管模拟退火在静态问题中表现更佳,但强化学习在优化问题上也显示出潜力,为卫星通信资源配置提供了新思路。

Optimizing Link Configuration in Satellite Communication Using Reinforcement Learning

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-14T00:00:00Z

现代炼油厂中的大规模原油调度问题(LSCOSPs)难以通过传统的优化方法解决。研究者提出了一个由启发式规则驱动的双阶段进化算法(DSEA/HR),在实际原油调度中进行了建模和优化。实验结果表明,DSEA/HR 在合理的时间内优于现有的数学规划方法和元启发式算法。

运用遗传算法和模拟退火优化物流配送中心的工人排班

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-05-20T00:00:00Z

本文介绍了一种基于Haar散射变换的方法,用于在未知图形几何的情况下对高维数据进行分类。该方法通过计算不变的信号描述符,并通过深度级联计算正交Haar小波变换来实现。同时,还介绍了一种用于无序图形上采样的多尺度邻域估计方法,并对通过降维实现的监督分类进行了测试。

OsmLocator:基于聚类重新可视化的模拟退火定位重叠散点标记

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-18T00:00:00Z

本文介绍了一种基于概率潜变量图的鲁棒性特征选择算法,能够在不同场景和难度下获得最高性能水平,并设定了一个新的最佳状态。

学习排序中模拟退火特征选择的探索性研究

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-20T00:00:00Z

本研究提出了一种名为SALSA的快速双引擎调度程序,以支持DNNs的最优执行时间,并结合模拟退火的策略解决了循环排序设计空间大小的动态性问题。在5种不同的DNN上进行广泛的基准测试,与LOMA相比,SALSA的能源降低了11.9%,搜索速度提高了1.7倍,与Timeloop相比能源降低了7.6%,搜索速度提高了24倍。

基于改进的鲲鸟群算法的云空间职责调度

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-18T00:00:00Z

局部最优是指在小邻域内的最佳解决方案,全局最优是考虑所有可能的解决方案的最优解。模拟退火是优化搜索算法的技术,微积分可用于找到连续函数的局部最优值。搜索技术从初始配置开始,反复移动到改进的相邻配置。局部最优可以是孤立的或高原的一部分。

什么是局部最优?

极道
极道 · 2023-04-08T02:41:00Z
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