Bagaimana untuk melaksanakan algoritma penyepuhlindapan simulasi dengan PHP

Cara melaksanakan algoritma penyepuhlindapan simulasi dengan PHP

Pengenalan:
Algoritma Penyepuhlindapan Simulasi (Simulated Annealing) ialah algoritma pengoptimuman global yang biasa digunakan yang mencari penyelesaian optimum kepada masalah dengan mensimulasikan kelakuan bahan semasa proses penyepuhlindapan. Ia boleh mengatasi masalah penyelesaian optimum tempatan dan boleh digunakan untuk banyak masalah pengoptimuman, seperti masalah jurujual perjalanan, masalah ransel, dll. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma penyepuhlindapan simulasi dengan PHP dan memberikan contoh kod.

Langkah algoritma:

1. Parameter permulaan - tetapkan suhu awal, suhu tamat, kadar penyejukan, status semasa, dsb.
2. Jana Penyelesaian Kejiranan - Hasilkan penyelesaian kejiranan berdasarkan keadaan semasa.
3. Kira nilai fungsi - Kira nilai fungsi penyelesaian kejiranan.
4. Tentukan sama ada untuk menerima penyelesaian kejiranan - Tentukan sama ada untuk menerima penyelesaian kejiranan dengan mengira kebarangkalian penerimaan.
5. Kemas kini status semasa - Kemas kini status semasa berdasarkan penerimaan atau penolakan.
6. Penyejukan - Kemas kini nilai suhu dan kurangkan suhu.
7. Lelaran - Ulang langkah di atas sehingga syarat penamatan dipenuhi.

Kod sampel:

<?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) . "
";
?>

Dalam contoh ini, algoritma penyepuhlindapan simulasi digunakan untuk mencari nilai minimum bagi fungsi mudah. Dengan memanggil fungsi simulatedAnnealing dan menghantar parameter seperti keadaan awal, suhu awal, suhu penamatan dan kadar penyejukan, penyelesaian optimum boleh diperolehi.

Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara melaksanakan algoritma penyepuhlindapan simulasi dengan PHP, dan memberikan contoh kod untuk masalah pengoptimuman fungsi mudah. Melalui contoh ini, anda boleh memahami dan menguasai prinsip asas dan proses pelaksanaan algoritma penyepuhlindapan simulasi. Dalam aplikasi praktikal, pengiraan nilai fungsi yang sepadan dan penjanaan penyelesaian kejiranan boleh dilakukan mengikut masalah tertentu. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca yang ingin memahami dan menggunakan algoritma penyepuhlindapan simulasi.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan algoritma penyepuhlindapan simulasi dengan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!