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- 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种通用概率算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的近似最优解,它是一种启发式算法。 模拟退火算法最早的思想是由N.Metropolis等于1953年提出。1983年,S.Kirkpatrick等成功地将退火思想引入组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法,其出发点基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。 模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性,在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即局部最优解能概率性地跳出,并最终趋于全局最优。该算法具有概率的全局优化性能,目前已在工程中得到了广泛应用,如VLSI(超大规模集成电路)、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。 模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性,从而可有效避免陷入局部极小,并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。0 10浏览¥ 14.90
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- 课程资源大小:197KB数据可视化教程 一、引言 在数字化时代,数据已成为我们理解和分析世界的重要工具。然而,原始的数据往往显得枯燥且难以理解。数据可视化,作为一种强大的数据展示方式,能够将复杂的数据转化为直观的图形和图像,帮助我们快速理解数据的内在规律和趋势。本教程将带你走进数据可视化的世界,让你掌握其基础知识和实用技巧。 二、数据可视化的基本概念 数据可视化是指利用图形、图像、动画等方式来呈现数据,以便人们能够更容易地理解和分析数据。通过数据可视化,我们可以发现数据中的模式、趋势和异常值,从而做出更明智的决策。数据可视化教程 一、引言 在数字化时代,数据已成为我们理解和分析世界的重要工具。然而,原始的数据往往显得枯燥且难以理解。数据可视化,作为一种强大的数据展示方式,能够将复杂的数据转化为直观的图形和图像,帮助我们快速理解数据的内在规律和趋势。本教程将带你走进数据可视化的世界,让你掌握其基础知识和实用技巧。 二、数据可视化的基本概念 数据可视化是指利用图形、图像、动画等方式来呈现数据,以便人们能够更容易地理解和分析数据。通过数据可视化,我们可以发现数据中的模式、趋势和异常值,从而做出更明智的决策。0 3浏览会员免费
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