考前必看！！1 [NOIP2021] 方差 #include <bits/stdc++.h> #define DEBUG fprintf(stderr, "Passing [%s] line %d\n", __FUNCTION__, __LINE__) #define File(x) freopen(x".in","r",stdin); freopen(x".out","w",stdout)
模拟退火 我觉得这是个 useless 的算法，只能说正解肯定和这算法毫无关系，你用这算法也别想拿满分，顶多是个不会做的题浪费你时间去赌这么些运气，而且是真的看脸。。。 先看张 oi-wiki 的图： 简单点想： 我们模拟分子运动的过程，随机选取答案，每次令答案跳跃一个距离，也就是随机移动，温度越高
模拟退火 模拟退火是一种 著名的 玄学的随机化算法，其建立在物理中退火过程的基础上 其时间复杂度为 \(O(\text{时限})\) ，正确概率为 \(\text{(参数优秀程度+阳寿)}\%\) 通常人们使用造数据+手动二分调参的方式来提高正确率 这种算法是 \(oier\) 在比赛中的不二选择 如 UVA10228 A
基于聚类、贪心、模拟退火的分拣问题的研究 问题1 1. 余弦相似性聚类算法 余弦相似性求邻近度的凝聚型层次聚类算法 凝聚层次聚类：凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略。（分裂的层次聚类与凝聚的层次聚类相反） 所谓凝聚的，指的是该算法初始时，将每个点作为一个簇，每一步合并两个最接
link 模拟退火学习笔记。 模拟退火约等于醉汉走路，只不过聪明的醉汉会懂得向更优的方向走。这个算法的本质就是随机找一个解，如果更优则更新当前答案，如果稍劣则给一定概率更新（这个概率和当前温度以及两个答案的差值有关），一直到温度降到某个临界点之后就认为当前的答案就是答案，输出即
总结 \(\quad\)模拟退火的基本思路就是，如果状态更优，那么就接受他，如果结果不更优，那么以 \(\frac{-\Delta E}{T},\Delta E\geq0\) 的概率去接受当前值。 \(\quad\)要注意的是： 接受一个不那么优的值时，不要改变全局答案和答案相关变量，仅仅改变当前相关值。 对于温度和下降系数的设
题面 Description: 定义一个长度为 \(n\) 的数列 \(a_i\) 的“不美好程度”为 $$\max_{1\leq l<r\leq n} {|\sum_{i=l}^r a_i|}$$ 求一个实数 \(x\)，使得数列 \(b_i=a_i-x\) 的“不美好程度”最小。输出最小值。 \(n\leq2\times10^5\)。 我们先转化一下式子。 因为 \(|a|=\max\{a,
在二维平面上有 n 个点，第 i 个点的坐标为 (xi,yi)。请你找出一个点，使得该点到这 n个点的距离之和最小。该点可以选择在平面中的任意位置，甚至与这 n个点的位置重合。 输入格式 第一行包含一个整数 n。接下来 n行，每行包含两个整数 xi,yi，表示其中一个点的位置坐标。 输出格式 输出
1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 typedef long long ll; 4 ll ans,n,sum; 5 int a[100]; 6 7 int f() 8 { 9 int t=0; 10 for(int i=1;i<=n/2;i++)t+=a[i]; 11 return abs(sum-2*t); 12 } 13 void mnth() 14 { 15 for
模拟退火模板 #include <bits/stdc++.h> using ll = long long; double calc() { // ans = std::min(ans, res); // ans = std::max(ans, res); } void SA() { std::random_shuffle(a, a + n); //随机排列方案 for (double t = 1e6; t > 1e-6; t *= 0.9
一、模拟退火 (Simulated Annealing) 模拟退火 (Simulated Annealing) 其实是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。 模拟退火算法源自于对热力学中退火过程
我们经常会看到以下四类问题，给定一个函数求极值、旅行商问题（TSP）、书店买书问题、背包问题。通常我们的解法是运用蒙特卡洛模拟or穷举法，但是当函数中自变量特别多时，这些方法的计算复杂度将非常非常大，显然不是我们在数模比赛中可以应用的。 以上
一、模拟退火 模拟物理的金属退火，使某一个状态慢慢趋于稳定，与爬山算法相类似的一类求解近似解的问题。 二、算法里的公式 若迭代出的解一定优于当前解，则当前解被覆盖。而当迭代的解不优于当前解得时候，我们用一个概率去接受它。 e^df/kT k为常数，编程中常常设置为
简介 \(\quad\)模拟退火是一种随机化算法。当一个问题的方案数量极大（甚至是无穷的）而且不是一个单峰函数时，我们常使用模拟退火求解。 实现 \(\quad\)很多时候在一个区域内我们需要跳出局部最优解，去接受某些非最优解，才有可能取到全局最优解。 \(\quad\)模拟算法概括：如果新状态的解更
目录 一、模拟退火算法（Simulated annealing algorithm,SA） 1.SA的基本理论 2.SA求解函数最值 3.SA工具箱 二、遗传算法（Genetic Algorithm,GA） 1.GA的理论基础 2.GA求解函数最值 3.GA工具箱 三、粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO） 1.PSO算法相关知识 2.PSO算法设计 3.PSO
平衡点 / 吊打XXX 题目链接：luogu P1337 题目大意 有 n 个重物，都系在一个足够长的绳子上，自上而下穿过桌面的一个洞，然后系在一起，然后问你绳结最后停在哪里。 绳结不会掉下洞口，绳子和桌面没有摩擦，桌子足够高。 思路 模拟退火大概就是利用了固体物质降温的过程，套用了热力学的理论。 然
启发式搜索之模拟退火 一，问题描述二，算法实现三，例题1，二维费马点 一，问题描述 在实际日常中，人们会经常遇到如下问题：在某个给定的定义域X内，求函数 f ( x )
模拟退火的实现思路、搜索模型及其可视化 目录 模拟退火的实现思路、搜索模型及其可视化原理与特点算法实现过程1.冷却过程线性冷却几何冷却退火代码总体框架 2.退火过程（1）选择起点（2）与温度正相关的随机搜索（3）接受更好的状态或以一定概率接受更坏的状态 实例分析（1）初始化设置(
杂项专题-学习笔记：模拟退火 1. 前言2. 详解3. 总结4. 参考资料 1. 前言 模拟退火，是一种随机化算法，OI 中经常用来骗分，我因为不知道这算啥所以把它放在杂项里面了（貌似题目有点奇怪）。 模拟退火这个算法是根据金属退火原理发明的。 2. 详解 首先我们知道一般的二分 / 三分是
目录模拟退火算法简单介绍调参优化技巧 模拟退火算法 模拟退火（simulated annualing）SA算法。 是一个随机化算法，在正常算法题中可能体现较少，在人工智能等方面应用比较广泛。 这个随机化算法非常看人品，以及参数的正确选择。 简单介绍 回顾爬山算法，在单峰函数中不断取更高值来获得最高
别着急，干货在最后面！！！（本文用c++实现） 很多人都学过贪心，但是贪心在一些情况并不适用，比如： 已知我们从黄色出发，找最小值。 贪心策略当然是一直往函数大小减小的地方偏移——但是，万一不是单峰呢？我们会陷入如图的蓝色中无法自拔。 肯能你会想到：随机找一个点出发，然后贪心找最小值？多随机几
1 简介 将模拟退火算法应用于粮虫图像识别中支持向量机分类器参数C和g的优化,并与网格搜索法优化结果进行了对比,结果表明参数优化速度提高了3.91倍,分类器的识别率提高了5.56%.应用SAA-SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到95.56%,证实了基于SAA-SVM的
1 简介 近年来, 路径规划一直是机器人学中的研究热 点之一.它研究的目的是在有障碍物的环境中, 为机 器人寻找从起始点到目标点并且能够避开障碍物的 合理 、有效的路径.其中涉及到环境信息的获取 、环 境的表示 、路径执行、知识的获取等 .国内外已有不 少学者对移
题目大意 题意这么明显就不说了qwq 首先最值，而且也想不到啥解法，果断 \(\rm SA\)。 然后是初始位置。初始位置就是 \(((\sum_{i=1}^m x)/m,(\sum_{i=1}^m y)/m)\)。 然后多跑几遍 \(\rm SA\) 就行了qwq。本人跑了55遍，提交过100多遍，虽然说Ynoi比这个还要狠。 code： #pragma GCC optim
1、抓住关进内容进行理解。 2、 两个关键点：一个解的变换，怎么变换是个关键；一个是怎么找到更优的解； （1）解的变换可以根据问题来进行，比如模拟退火大都会说道tsp问题，所以一个解代表着一条路径，变换的方式可以自己定义，如果解是0,1表示的，那么就可以用0,1变换的方式，或者是实数解，可以有
