模拟退火算法的直观解释涉及能量曲线的变化,主要分析了在全局极小和局部极小之间的不同表现。通过模拟物理退火过程,该算法避免陷入局部最优解,从而找到更优解。
Simulated Annealing Algorithm An Intuitive Explanation
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本项目使用GOAT遗传工具箱完成基于模拟退火算法优化的遗传算法。通过将模拟退火算法引入遗传算法的优化过程,提升了算法在复杂问题求解中的效率。所有代码和函数都在GOAT工具箱中完成,并进行了详细注释,方便用户理解和修改。使用时,需要调用GOAT工具箱中的相关函数,确保在Matlab环境下正确运行。
Matlab编译环境使用说明:
下载并安装GOAT工具箱。
调用相关函数时,确保工具箱路径已配置。
运行代码前,检查代码中的所有依赖项。
根据需要调整优化算法的参数以适应不同的求解任务。
Matlab
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cm = sparse([1 1 2 2 3 3 4 5],[2 3 4 5 6 6],[2 3 3 1 1 1 2 3],6,6);
此图包含8个节点和6条边。
2. 计算最大流
使用以下命令计算从第1个到第6个节点的最大流:
[M,F,K] = graphmaxflow(cm,1,6);
3. 显示原始图结构
可视化原始有向图:
h0 = view(biograph(cm,[], 'ShowWeights', 'on'));
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