模拟退火算法c++代码.rar_c++模拟退火算法资源-CSDN文库

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需积分: 50 43 浏览量 2019-09-28 19:16:54 上传评论 2 收藏 31.43MB RAR 举报

模拟退火算法是一种启发式搜索方法，源自固体物理中的退火过程，被广泛应用于解决复杂的优化问题，如旅行商问题、图着色问题等。它通过引入概率接受次优解来跳出局部最优，以期找到全局最优解。在这个C++实现的版本中，我们主要关注以下几个关键知识点： 1. **模拟退火算法原理**： - 初始温度设置：算法开始时设定一个较高的“温度”，使得系统处于容易接受任何改变的状态。 - 能量计算：在模拟退火中，"能量"通常代表目标函数值，即我们希望最小化的量。 - 温度下降策略：随着迭代的进行，温度逐渐降低，使得系统逐渐趋向稳定，更难接受较差的解。 - 扩展接受准则：当新状态的“能量”比旧状态高时，根据 Boltzmann 分布以一定的概率接受新状态，该概率随温度降低而减小。 2. **C++实现**： - 文件结构：在`Simulated_annealing`目录下，可能包含头文件和源文件，分别定义算法的类和函数。 - 类设计：可能有一个`SimulatedAnnealing`类，包含初始化、降温、迭代等成员函数。 - 变量维护：存储当前状态、目标函数、温度等关键变量。 - 循环结构：主循环负责降温过程，每次迭代都尝试生成新状态并判断是否接受。 3. **Visual Studio 2017**： - 开发环境：Visual Studio 2017是一个强大的C++集成开发环境，支持代码编辑、编译、调试等功能。 - 工程配置：项目可能已经配置为控制台应用，包含了必要的编译选项和链接器设置。 - 调试工具：利用VS的调试器，可以查看变量值，检查算法运行过程，定位潜在问题。 4. **测试函数**： - 代码中可能包含一些测试用例，用于验证算法的正确性和性能。这些函数可能会创建特定的优化问题实例，如特定的图或矩阵，然后调用模拟退火算法求解。 5. **Origin数据结果处理文件**： - Origin是一款科学数据分析软件，可能用于处理和可视化模拟退火算法的输出结果，如目标函数随迭代次数的变化曲线，最佳解随温度变化的图表等。 - 数据文件可能是CSV或其他格式，可以通过Origin导入并生成图形。 6. **智能优化**： - 模拟退火算法属于智能优化算法的一种，与遗传算法、粒子群优化等方法相似，都是通过模仿自然现象解决复杂优化问题。 - 这些方法通常对问题的初始条件不敏感，适应于多模态、非线性优化问题。这个压缩包提供的资源是一个完整的C++实现的模拟退火算法，包括算法实现、测试用例以及结果分析工具。学习和理解这段代码可以帮助开发者深入掌握模拟退火算法的原理和应用，同时提升C++编程技能。

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模拟退火算法c++代码.rar （41个子文件）

Simulated_annealing

Simulated annealing

Simulated annealing.vcxproj 8KB

输出3.dat 34KB

输出.dat 34KB

Simulated annealing.vcxproj.filters 1KB

output.xlsx 20KB

Debug

Simulated annealing.log 158B

Simulated annealing.pch 35.69MB

vc141.pdb 604KB

Simulated annealing.obj 356KB

vc141.idb 283KB

Simulate.4EAEB09C.tlog

CL.write.1.tlog 7KB

link.command.1.tlog 4KB

CL.read.1.tlog 43KB

CL.command.1.tlog 7KB

link.write.1.tlog 2KB

Simulated annealing.lastbuildstate 228B

link.read.1.tlog 8KB

testfunction.obj 7KB

template.obj 6KB

pch.obj 197KB

Simulated annealing.cpp 1KB

pch.cpp 3KB

Simulated annealing.vcxproj.user 165B

输出6.dat 8KB

output3.xlsx 31KB

pch.h 2KB

输出5.dat 8KB

.vs

Simulated annealing

v15

ipch

3ebf5152fdfbfe6a.ipch 45.94MB

AutoPCH

3be57967ae808c8

SIMULATED ANNEALING.ipch 45.94MB

26c124b7a1e835ed.ipch 45.94MB

.suo 43KB

Browse.VC.db 6.38MB

Debug

Simulated annealing.ilk 1.23MB

Simulated annealing.pdb 1.11MB

Simulated annealing.exe 145KB

Simulated annealing.sln 1KB

模拟退火优化结果.jpg 740KB

优化结果3 (2).jpg 734KB

优化迭代结果.opju 30KB

优化结果3.jpg 725KB

模拟退火迭代结果3.opju 30KB

// pch.cpp: 与预编译标头对应的源文件；编译成功所必需的 #include "pch.h" //***************** //目标函数 //******************** double saa::function(vector<double>x) { double fx=0; //fx = 0.5 + (pow(sin(x[0]*x[0] + x[1] *x[1]), 2) - 0.5) / pow(1 + 0.001*(x[0]*x[0] + x[1] *x[1]), 2); //fx = 3 * x[0]*x[0] + 4 * x[1] *x[1]; //fx = ((cos(x[0]*x[0] + x[1] * x[1]) - 0.8) / (3 + 0.8*(x[0]*x[0] + x[1] * x[1])*(x[0]*x[0] + x[1] * x[1])) + 8); //第四个函数 /*for (int i = 0; i < 10; i++) { fx = fx + x[i] * x[i] + 2 * x[i] - 3; }*/ //fx =-(11 * sin(7 * x[0]) + 7 * cos(3 * x[0])); fx =-( x[0] * sin(8 * x[0]) + 3); return fx; } //********************************* //初始化 //******************************* void saa::intialize(saa *SAA) { extern RandomNumber r; //随机数 (*SAA).x_i.resize(n_variable);//定义初始优化变量的值 (*SAA).x_new.resize(n_variable);//定义初始优化变量的值 (*SAA).x_best.resize(n_variable); //最优变量初始化 (*SAA).T_k = T_0; for (int i = 0; i < n_variable; i++) { (*SAA).x_i[i] = r.decimal((*SAA).x_low[i], (*SAA).x_high[i]); //给变量赋值新状态/新的可行解 } } //*************************** //metropolis准则 //****************************** void saa::metropolis(saa *SAA) { extern RandomNumber r; //随机数 (*SAA).Ene_delta = (*SAA).Ene_value_new - (*SAA).Ene_value; //能量（函数）差值 if ((*SAA).Ene_delta <= 0) { //选优 if ((*SAA).Ene_value_new < (*SAA).Ene_best) { (*SAA).Ene_best = (*SAA).Ene_value_new; (*SAA).x_best = (*SAA).x_new; //更新变量 } (*SAA).x_i = (*SAA).x_new; //更新变量 } else { (*SAA).P_T = exp(-(*SAA).Ene_delta / T_0); if ((*SAA).P_T < r.decimal(0, 1)) { (*SAA).x_i = (*SAA).x_new; //更新变量 } }(*SAA).Ene_value = (*SAA).function((*SAA).x_i); } //*************************** //更新新状态下的变量和最优能量值 //****************************** void saa::update_var_Ene(saa *SAA) { extern RandomNumber r; //随机数 //旧状态下的函数值 for (int i = 0; i < n_variable; i++) { (*SAA).x_new[i] = r.decimal((*SAA).x_low[i], (*SAA).x_high[i]); //给变量赋值新状态/新的可行解 } (*SAA).Ene_value_new = (*SAA).function((*SAA).x_new); //新状态下的函数值 //选优 if ((*SAA).Ene_value_new < (*SAA).Ene_best) { (*SAA).Ene_best = (*SAA).Ene_value_new; (*SAA).x_best = (*SAA).x_new; //更新变量 } } // 一般情况下，忽略此文件，但如果你使用的是预编译标头，请保留它。