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  • 【bzoj3680】平衡点 模拟退火

    模拟退火是一种求函数最值问题的随机算法。
    给定一个函数的某一初始坐标,可以拟定一个“温度”(这里主要是借用退火的物理意义),这里的温度可以理解成自变量可以取值的范围。之后在当前最优解对应的自变量的基础上,随机产生一组附加量,用当前自变量加上附加量构成一个新的点,计算该点的函数值,若该点函数值比最优解还要优,则接受该情况,同时最优解和其对应的自变量坐标也跟着改变;若该点函数值没有最优解优,则以一定概率接受它,避免无法跳出函数极值点而非最值点,这个接受的概率表示为(e^{(+-)Delta},Delta=f_1-f_2),若这个值大于随机生成的概率,则接受并更新这个值,否则不接受。如此往复迭代,当最优解出现的区间范围足够小时(T温度降到接近0时),结束迭代,得出的值就可能是最优解。
    (粗体为该算法用到概率的地方)

    代码如下

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int maxn=1010;
    const double eps=1e-15;//精度
    const double d=0.998;//降温幅度
    struct node{
    	double x,y,w;
    }p[maxn];
    int n;
    double ansx,ansy,t;
    
    inline double calc(double x,double y){
    	double tot=0;
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		double dx=x-p[i].x,dy=y-p[i].y;
    		tot+=sqrt(dx*dx+dy*dy)*p[i].w;
    	}
    	return tot;
    }
    
    void SA(){
    	double T=200;
    	while(T>eps){
    		double nowx=ansx+(2*rand()-RAND_MAX)*T;//随机生成新坐标
    		double nowy=ansy+(2*rand()-RAND_MAX)*T;
    		double delta=calc(nowx,nowy)-calc(ansx,ansy);
    		if(delta<0)ansx=nowx,ansy=nowy;
    		else if(exp(-delta/t)*RAND_MAX>rand())ansx=nowx,ansy=nowy;//以一定概率接受
    		T*=d;
    	}
    }
    
    int main(){
    	srand((unsigned int)time(0));
    
    	scanf("%d",&n);
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		scanf("%lf%lf%lf",&p[i].x,&p[i].y,&p[i].w);
    		ansx+=p[i].x,ansy+=p[i].y;
    	}
    	ansx/=(double)n,ansy/=(double)n;
    	SA();
    	printf("%.3lf %.3lf
    ",ansx,ansy);
    	return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wzj-xhjbk/p/9784769.html
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