退火模擬
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
退火模擬的視頻教程
1-51基于matlab模擬退火算法矩形排樣
基于matlab模擬退火算法矩形排樣，基于最低水平線算法完成矩形板材下料優化。輸出最優剩料率和最后的水平線，可替換自己的數據進行優化。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-75基于matlab的模擬退火算法優化TSP(SA-TSP)
基于matlab的模擬退火算法優化TSP(SA-TSP)，最優路徑動態尋優。輸出最優路徑值、路徑曲線、迭代曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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退火模擬的實例教程
1、引言
之前二狗已經分別介紹過了，如何用模擬退火算法和遺傳算法，進行背包問題的求解。其實背包問題是可以看成是一個可以看成是一個比較特殊的，有線性約束的，0-1規劃問題。在數學中還有很多其他特殊的問題，比如指派問題。指派問題可以看成是更特殊的多個背包問題（很多個背包求優，每個背包只能裝一樣物品）?；局概蓡栴}一般可以描述為有n個任務n個人。要求為n個任務分配給指定的人來完成。并且在這種基本情況下，人和任務需要是一一對應的關系。不能有重復，不能出現兩個人做同一個任務，或者一個人同時做兩個任務的情況。（這些情況也屬于指派問題的范疇，但屬于更加復雜的情況，今天就不做講解）。指派問題已經有了明確可解的算法，也就是我們大家都知道的匈牙利算法。同樣的，這個問題也可以使用模擬退火來解決。今天我們就使用模擬退火算法來為大家演示，如何在指派問題進行優化？
2、 數據結構及重點講解
指派矩陣如圖
每行代表每個人單獨做每個工作的時間或費用（cost），每列代表每個工作分別由每個人完成時的cost。矩陣中位于(i,j)的元素是第i個人做第j個工作的cost。將這四個元素相加即為整個問題的最優解。由于是cost，當然越小越好。
模擬退火算法這個名稱的來源大家已經知道了，我們就不再贅述。這里要提的是退火算法中的馬爾可夫鏈。如果將每個特定時間序列上的解空間狀態看成離散的，并將這些離散狀態連成一條鏈的話。那么整個求解過程就是一條馬爾可夫鏈，這一個時刻的狀態，只和上一個相鄰的時間點上的狀態相關，而與之前的時間點狀態都無關。這聽起來有點像還錢。我不管誰欠你的錢，但是我只知道你欠我錢，我只管你要。SA中馬爾可夫鏈的長度就是模擬退火中溫度的變化。
展開 模擬退火和遺傳算法屬于優化領域的，神經元網絡屬于近似模型的國外叫做metamodel（模型的模型），是完全不同的東西，只所以兩者經常出現是因為在優化問題里神經元網絡扮演著重要角色．一般的有數學表達式的優化問題是最簡單的了這中問題是不會出現神經元網絡的，在工程實際優化過程中，目標函數和優化設計變量之間是隱函數的關系而且可能高度的非線形，并且這種問題一次的計算機仿真時間可能就很長，如果用遺傳算法或者模擬退火的話直接優化是相當的消耗時間的，所以很多人引入近似模型的概念，神經元網絡是屬于其中一種，而且可以近似逼近高度非線性的問題．還有就是遺傳算法用到神經元網絡訓練方面，不知道大家對神經元網絡了解多少，其實神經元網絡沒有那么玄，是有數學基礎的，有一種網絡叫誤差反饋網絡，這種網絡在訓練過程中是用剃度法不斷調整權值直到達到滿足誤差才算收斂剃度法有個問題就是求解得到的是局部最優．所以就有人在網絡訓練中引入了遺傳算法來訓練網絡權值．綜上可以看到遺傳算法和神經元網絡的關系是如此的緊密．
展開 圖4 初始二氧化硅的徑向分布函數
圖5 模擬產生的非晶二氧化硅的徑向分布函數
結語
本案例通CP2K分子動力學模擬，成功探究了通過高溫退火產生非晶體二氧化硅的過程。對于相關領域的研究人員和工程師來說，本案例提供了一個有力的工具，可以為解決實際問題提供理論依據和技術支持。
最后，有興趣歡迎通過公眾號“320科技工作室”與我們聯絡。
為了解決上述問題，采用模擬退火算法，即模型更新的比例系數隨著相對誤差的大小變化。當相對誤差較給定相對誤差大時，取模型更新系數為1，當相對誤差小于給定相對誤差的相反數時，采用退火算法，并構建相對誤差與模型更新系數的函數：
其中：factor為模型更新比例系數，A為待定系數，err為相對誤差值
這樣人為需要調整的參數就只有待定系數A。這里的負號確保了即使再迭代的時候錯過了有效解，也可以退回去，確保迭代的有效進行。
也可根據輸出文件，繪制誤差和水平張力隨迭代次數的曲線。
由以上2個曲線可知，隨著迭代的進行，相對誤差和水平張力急劇下降，從而減少了迭代的次數。
另外模擬退火算法本質是一種貪婪算法，收斂的精度與快慢與給定的模型更新比例系數關系非常大。當采用定值更新系數時，更新比例系數越小時，其收斂的精度越高，但是收斂越慢；當更新的比例系數越大時，其收斂精度越低，同時有可能因為過大，導致錯過了有效解，而陷入死循環；在設置時需要綜合考慮。
展開 源碼如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %功能：遺傳模擬優化初始聚類中心示例 %環境：Win7，Matlab2015b %Modi: C.S %時間：2022-07-09 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 清空環境 clc clear all close all tic load X m=size(X,2);% 樣本特征維數 % 中心點范圍[lb;ub] lb=min(X); ub=max(X); %% 模糊C均值聚類參數 % 設置冪指數為3，最大迭代次數為20，目標函數的終止容限為1e-6 options=[3,20,1e-6]; % 類別數cn cn=4; %% 模擬退火算法參數 q =0.8; % 冷卻系數 T0=100; % 初始溫度 Tend=99.999; % 終止溫度 %% 定義遺傳算法參數 sizepop=10; %個體數目(Numbe of individuals) MAXGEN=100; %最大遺傳代數(Maximum number of generations) NVAR=m*cn; %變量的維數 PRECI=10; %變量的二進制位數(Precision of variables) pc=0.7; pm=0.01; trace=zeros(NVAR+1,MAXGEN); %建立區域描述器(Build field descriptor) FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([lb;ub],[1,cn]);rep([1;0;1;1],[1
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在本次模擬中，我們模擬了退火支架從 400°C 到室溫（20°C）的淬火過程。冷卻方式有兩種比較：水淬火和強制風冷。這兩種冷卻方式的區別在于對流速度。
目標：
1、了解影響傳熱速率的因素
2、熟悉瞬態熱分析框架
3、理解循環對稱如何被利用來提高效率
步驟：
1、創建瞬態熱分析系統
2、定義材料屬性。使用Nitiinol作為支架材料。
結合電子背散射衍射（EBSD）實驗與耦合熱–力的多晶相場模擬，揭示電鍍 TXV-Cu 在退火過程中的晶粒演化行為及其對可靠性的影響;基于相場方法的退火晶粒演化模型，將溫度依賴的界面遷移率、界面能及熱膨脹效應納入描述框架，從而在數值模擬中再現 TXV-Cu 的微觀組織演變過程。該模型不僅能夠為實驗觀察提供理論支撐，還可進一步用于預測不同工藝參數下 TXV-Cu 的組織演化規律，為優化工藝與提升器件可靠性提供指導
Sophia
關鍵詞：CP2K；非晶態；二氧化硅;分子動力學模擬；退火
非晶二氧化硅（a-SiO?）因其高介電常數、優異的化學穩定性與熱穩定性，被廣泛用于光電子器件、微電子絕緣層、以及多種涂層領域。本案例將通過模擬退火方式獲得無定形二氧化硅結構，即令晶態二氧化硅升溫至融化以破壞晶態結構，如何降溫成固態，最后做結構優化。
source: https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg%E2%80%93Marquardt_algorithm from 2021-10-13
全局優化算法
VirtualLab Fusion為全局優化*提供模擬退火，通過添加隨機溫度項，實現對目標函數全局最小值的近似搜索**?? 設置為當前值，并使用
r是介于0和1之間的隨機值，
優化技術：用作遺傳算法和模擬退火的方法，以通過大多數可用的可能性來優化搜索。
智能系統的核心部件
智能系統集成了 AI 技術的各種組件，包括機器學習算法、自然語言處理、機器人和專家系統等：
1. 機器學習 （ML）
機器學習算法允許系統從數據模式中學習并隨著時間的推移改進其決策，而無需明確編程。
體系設置為NVT系綜，初始溫度設置為330 K，最高溫度設置為900 K,經過一系列的退火模擬使干酪根結構趨于穩定，體系達到平衡。接著，在體系的z方向頂部和底部分別設置LJ勢能壁，該壁面對于干酪根僅保留排斥作用，以減少對于干酪根結構的影響。固定下壁面靜止不動，使上壁面垂直向下緩慢移動，對團狀干酪根進行縱向壓縮，逐漸移動至z = 1.5 nm時停止運動。
Isight使用模擬退火算法優化Si的值，以最小化N?1個數據點的誤差總和。
? 對輸入變量對輸出變量的影響進行排名
選擇EBF而不是RBF的主要優點之一是EBF能夠按照對輸出變量的影響順序對輸入變量進行排序。
選擇使用GSO指令對波相差進行優化，并保留對F數及畸變的約束，并進行模擬退火。直到0視場和0.5視場的MTF曲線呈現出比較好的結果。
此時，MTF曲線還有0視場的結果比較差，更改為評價函數10，使用GSHEAR，繼續進行優化和模擬退火。
，接下來進行下一步分析:
基本參數
初始結構的像質
畸變
MTF
相對照度表格和圖像
中間優化步驟，優化宏
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固定光闌
在合適的位置插入光闌，使用指令固定光闌位置并模擬退火優化
，模擬退火參數：50 20 50
得到以下結構
插入真實玻璃，運行自動生成的優化宏，然后輸入 MRG 替換真實材料。
