【数之道17】金属冷却处理中隐藏的智慧-模拟退火优化算法

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 26 ноя 2024

Комментарии • 5

  • @whitebai6367
    @whitebai6367 Год назад +8

    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

  • @chaoju6805
    @chaoju6805 11 месяцев назад +1

    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?

  • @dazelu4461
    @dazelu4461 2 года назад +1

    good

  • @user-saint
    @user-saint 4 месяца назад

    非常感謝

  • @官佳輝-r6f
    @官佳輝-r6f Год назад

    可以提供完整的code嗎
    有些代碼像是dist 跑不出來