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英语翻译摘要:模拟退火算法(simulated annealing,简称SA)是基于Mente Carlo的迭代求解策略
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英语翻译
摘要:模拟退火算法(simulated annealing,简称SA)是基于Mente Carlo的迭代求解策略的一种随机寻优算法,其来源于固体退火原理.将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小.本文着重分析模拟退火算法的实现过程,以及叙述如何利用模拟退火解决具有NP难度的装填问题—不等圆Packing问题.
关键字:模拟退火算法; NP难度; 装填问题;不等圆Packing问题
英语翻译
摘要:模拟退火算法(simulated annealing,简称SA)是基于Mente Carlo的迭代求解策略的一种随机寻优算法,其来源于固体退火原理.将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小.本文着重分析模拟退火算法的实现过程,以及叙述如何利用模拟退火解决具有NP难度的装填问题—不等圆Packing问题.
关键字:模拟退火算法; NP难度; 装填问题;不等圆Packing问题
摘要:模拟退火算法(simulated annealing,简称SA)是基于Mente Carlo的迭代求解策略的一种随机寻优算法,其来源于固体退火原理.将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小.本文着重分析模拟退火算法的实现过程,以及叙述如何利用模拟退火解决具有NP难度的装填问题—不等圆Packing问题.
关键字:模拟退火算法; NP难度; 装填问题;不等圆Packing问题
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