PHP로 시뮬레이션 어닐링 알고리즘을 구현하는 방법
소개:
시뮬레이트 어닐링 알고리즘(Simulated Annealing)은 어닐링 과정에서 재료의 동작을 시뮬레이션하여 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾는 일반적으로 사용되는 전역 최적화 알고리즘입니다. 국소 최적해 문제를 극복할 수 있으며 여행하는 외판원 문제, 배낭 문제 등 다양한 최적화 문제에 적용할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP로 시뮬레이션된 어닐링 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 코드 예제를 제공합니다.
알고리즘 단계:
샘플 코드:
<?php function simulatedAnnealing($initState, $initTemp, $finalTemp, $coolRate) { $currentTemp = $initTemp; $currentState = $initState; $bestState = $initState; $currentEnergy = calculateEnergy($currentState); $bestEnergy = $currentEnergy; while ($currentTemp > $finalTemp) { $newState = generateNeighbor($currentState); $newEnergy = calculateEnergy($newState); $energyDifference = $newEnergy - $currentEnergy; if ($energyDifference < 0) { $currentState = $newState; $currentEnergy = $newEnergy; if ($newEnergy < $bestEnergy) { $bestState = $newState; $bestEnergy = $newEnergy; } } else { $random = mt_rand() / mt_getrandmax(); $acceptProbability = exp(-$energyDifference / $currentTemp); if ($random < $acceptProbability) { $currentState = $newState; $currentEnergy = $newEnergy; } } $currentTemp *= $coolRate; } return $bestState; } function calculateEnergy($state) { // 计算函数值,根据具体问题进行定义 // 这里以一个简单的函数为例 $x = $state; $energy = pow($x, 2) - 10 * cos(2 * M_PI * $x); return $energy; } function generateNeighbor($state) { // 生成邻域解,根据具体问题进行定义 // 这里以一个简单的生成随机数的方式为例 $neighbor = $state + (mt_rand() / mt_getrandmax()) * 2 - 1; return $neighbor; } // 示例调用 $initState = 0; $initTemp = 100; $finalTemp = 0.1; $coolRate = 0.9; $bestState = simulatedAnnealing($initState, $initTemp, $finalTemp, $coolRate); echo "Best state: " . $bestState . " "; echo "Best energy: " . calculateEnergy($bestState) . " "; ?>
이 예에서는 시뮬레이션된 어닐링 알고리즘을 사용하여 간단한 함수의 최소값을 찾습니다. simulatedAnnealing
함수를 호출하고 초기 상태, 초기 온도, 종료 온도, 냉각 속도 등의 매개변수를 전달하면 최적의 솔루션을 얻을 수 있습니다.
요약:
이 기사에서는 PHP로 시뮬레이션 어닐링 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 간단한 함수 최적화 문제에 대한 코드 예제를 제공합니다. 이 예제를 통해 시뮬레이션 어닐링 알고리즘의 기본 원리와 구현 프로세스를 이해하고 마스터할 수 있습니다. 실제 응용에서는 특정 문제에 따라 해당 함수 값 계산 및 이웃 솔루션 생성을 수행할 수 있습니다. 이 글이 시뮬레이션 어닐링 알고리즘을 이해하고 적용하려는 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다.
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