以下哪些技术可以提高模拟退火算法的效率( )
对每一当前状态,采用多次搜索策略,以概率接受区域内的最优状态,而非标准SA的单次比较方式。结合其他搜索机制的算法,如遗传算法、混沌搜索等。增加记忆功能。为避免搜索过程中由于执行概率接受环节而遗失当前遇到的最优解,可通过增加存储环节,将一些在这之前好的态记忆下来。增加补充搜索过程。即在退火过程结束后,以搜索到的最优解为初始状态,再次执行模拟退火过程或局部性搜索。增加升温或重升温过程。在算法进程的适当时机,将温度适当提高,从而可激活各状态的接受概率,以调整搜索进程中的当前状态,避免算法在局部极小解处停滞不前。
举一反三
内容
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以下哪些是智能优化的算法？ A: 遗传算法 B: A*算法 C: 模拟退火 D: 模特卡洛搜索
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以下哪些算法是现代优化算法() A: 禁忌搜索算法 B: 遗传算法 C: 模拟退火算法 D: 共轭梯度法 E: 人工神经网络
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元启发式算法中，没有模拟自然界中的随机现象的算法是（ ）。 A: 禁忌算法 B: 遗传算法 C: 模拟退火算法 D: 蚁群算法
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模拟退火算法来源于（
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以下关于模拟退火算法的介绍,正确的说法有( )