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以爬山为例,模拟退火算法并不是找最优/最高,而是找山坡水平距离最大的山。也就是说添加的活跃性可以让爬山者跳出小坡,跳不出大破,然后多数爬山者就会向大坡聚集。也就是这个算法存在一个前提,最优解需要比次优解在更大的范围上有连续的趋势。如果都是悬崖的话,退火算法无法稳定找到最高封
如何从数学上证明,这个过程比其他启发方式更可能找到最优解呢?
good
非常感謝
可以提供完整的code嗎 有些代碼像是dist 跑不出來
以爬山为例,模拟退火算法并不是找最优/最高,而是找山坡水平距离最大的山。
也就是说添加的活跃性可以让爬山者跳出小坡,跳不出大破,然后多数爬山者就会向大坡聚集。
也就是这个算法存在一个前提,最优解需要比次优解在更大的范围上有连续的趋势。
如果都是悬崖的话,退火算法无法稳定找到最高封
如何从数学上证明,这个过程比其他启发方式更可能找到最优解呢?
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