模擬退火
關(guān)注創(chuàng)建者：鄭政 創(chuàng)建時間：2017-02-23
模擬退火的視頻教程
模擬退火算法快速入門及matlab代碼詳解
對模擬退火算法和對應(yīng)的代碼進(jìn)行了詳細(xì)講解 看完基本可以實現(xiàn)模擬退火算法入門及簡單應(yīng)用
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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(yōu)化。輸出最優(yōu)剩料率和最后的水平線，可替換自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。程序已調(diào)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(yōu)化TSP(SA-TSP)
基于matlab的模擬退火算法優(yōu)化TSP(SA-TSP)，最優(yōu)路徑動態(tài)尋優(yōu)。輸出最優(yōu)路徑值、路徑曲線、迭代曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)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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模擬退火的實例教程
1、引言
之前二狗已經(jīng)分別介紹過了，如何用模擬退火算法和遺傳算法，進(jìn)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(guī)劃問題。在數(shù)學(xué)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(yōu)，每個背包只能裝一樣物品）。基本指派問題一般可以描述為有n個任務(wù)n個人。要求為n個任務(wù)分配給指定的人來完成。并且在這種基本情況下，人和任務(wù)需要是一一對應(yīng)的關(guān)系。不能有重復(fù)，不能出現(xiàn)兩個人做同一個任務(wù)，或者一個人同時做兩個任務(wù)的情況。（這些情況也屬于指派問題的范疇，但屬于更加復(fù)雜的情況，今天就不做講解）。指派問題已經(jīng)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(jìn)行優(yōu)化？
2、 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(yōu)解。由于是cost，當(dāng)然越小越好。
模擬退火算法這個名稱的來源大家已經(jīng)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(tài)看成離散的，并將這些離散狀態(tài)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(tài)，只和上一個相鄰的時間點上的狀態(tài)相關(guān)，而與之前的時間點狀態(tài)都無關(guān)。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(yōu)化領(lǐng)域的，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)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(jīng)常出現(xiàn)是因為在優(yōu)化問題里神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)扮演著重要角色．一般的有數(shù)學(xué)表達(dá)式的優(yōu)化問題是最簡單的了這中問題是不會出現(xiàn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的，在工程實際優(yōu)化過程中，目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化設(shè)計變量之間是隱函數(shù)的關(guān)系而且可能高度的非線形，并且這種問題一次的計算機(jī)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(yōu)化是相當(dāng)?shù)南臅r間的，所以很多人引入近似模型的概念，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)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(jīng)元網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方面，不知道大家對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)了解多少，其實神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)沒有那么玄，是有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的，有一種網(wǎng)絡(luò)叫誤差反饋網(wǎng)絡(luò)，這種網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中是用剃度法不斷調(diào)整權(quán)值直到達(dá)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(yōu)．所以就有人在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中引入了遺傳算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值．綜上可以看到遺傳算法和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系是如此的緊密．
展開 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(shù)隨著相對誤差的大小變化。當(dāng)相對誤差較給定相對誤差大時，取模型更新系數(shù)為1，當(dāng)相對誤差小于給定相對誤差的相反數(shù)時，采用退火算法，并構(gòu)建相對誤差與模型更新系數(shù)的函數(shù)：
其中：factor為模型更新比例系數(shù)，A為待定系數(shù)，err為相對誤差值
這樣人為需要調(diào)整的參數(shù)就只有待定系數(shù)A。這里的負(fù)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(jìn)行。
也可根據(jù)輸出文件，繪制誤差和水平張力隨迭代次數(shù)的曲線。
由以上2個曲線可知，隨著迭代的進(jìn)行，相對誤差和水平張力急劇下降，從而減少了迭代的次數(shù)。
另外模擬退火算法本質(zhì)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(shù)關(guān)系非常大。當(dāng)采用定值更新系數(shù)時，更新比例系數(shù)越小時，其收斂的精度越高，但是收斂越慢；當(dāng)更新的比例系數(shù)越大時，其收斂精度越低，同時有可能因為過大，導(dǎo)致錯過了有效解，而陷入死循環(huán)；在設(shè)置時需要綜合考慮。
展開 圖4 初始二氧化硅的徑向分布函數(shù)
圖5 模擬產(chǎn)生的非晶二氧化硅的徑向分布函數(shù)
結(jié)語
本案例通CP2K分子動力學(xué)模擬，成功探究了通過高溫退火產(chǎn)生非晶體二氧化硅的過程。對于相關(guān)領(lǐng)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(jù)和技術(shù)支持。
最后，有興趣歡迎通過公眾號“320科技工作室”與我們聯(lián)絡(luò)。
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(yōu)化，輸出最優(yōu)剩料率和最后的水平線，可替換自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，程序已調(diào)通，可直接運行。
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模擬退火的最新內(nèi)容
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(fēng)冷。這兩種冷卻方式的區(qū)別在于對流速度。
目標(biāo)：
1、了解影響傳熱速率的因素
2、熟悉瞬態(tài)熱分析框架
3、理解循環(huán)對稱如何被利用來提高效率
步驟：
1、創(chuàng)建瞬態(tài)熱分析系統(tǒng)
2、定義材料屬性。使用Nitiinol作為支架材料。
結(jié)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(yīng)納入描述框架，從而在數(shù)值模擬中再現(xiàn) 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(jìn)一步用于預(yù)測不同工藝參數(shù)下 TXV-Cu 的組織演化規(guī)律，為優(yōu)化工藝與提升器件可靠性提供指導(dǎo)
Sophia
關(guān)鍵詞：CP2K；非晶態(tài)；二氧化硅;分子動力學(xué)模擬；退火
非晶二氧化硅（a-SiO?）因其高介電常數(shù)、優(yōu)異的化學(xué)穩(wěn)定性與熱穩(wěn)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(lǐng)域。本案例將通過模擬退火方式獲得無定形二氧化硅結(jié)構(gòu)，即令晶態(tài)二氧化硅升溫至融化以破壞晶態(tài)結(jié)構(gòu)，如何降溫成固態(tài)，最后做結(jié)構(gòu)優(yōu)化。
source: https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg%E2%80%93Marquardt_algorithm from 2021-10-13
全局優(yōu)化算法
VirtualLab Fusion為全局優(yōu)化*提供模擬退火，通過添加隨機(jī)溫度項，實現(xiàn)對目標(biāo)函數(shù)全局最小值的近似搜索**?? 設(shè)置為當(dāng)前值，并使用
r是介于0和1之間的隨機(jī)值，
優(yōu)化技術(shù)：用作遺傳算法和模擬退火的方法，以通過大多數(shù)可用的可能性來優(yōu)化搜索。
智能系統(tǒng)的核心部件
智能系統(tǒng)集成了 AI 技術(shù)的各種組件，包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自然語言處理、機(jī)器人和專家系統(tǒng)等：
1. 機(jī)器學(xué)習(xí) （ML）
機(jī)器學(xué)習(xí)算法允許系統(tǒng)從數(shù)據(jù)模式中學(xué)習(xí)并隨著時間的推移改進(jìn)其決策，而無需明確編程。
體系設(shè)置為NVT系綜，初始溫度設(shè)置為330 K，最高溫度設(shè)置為900 K,經(jīng)過一系列的退火模擬使干酪根結(jié)構(gòu)趨于穩(wěn)定，體系達(dá)到平衡。接著，在體系的z方向頂部和底部分別設(shè)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(jié)構(gòu)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(tuán)狀干酪根進(jìn)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(yōu)化Si的值，以最小化N?1個數(shù)據(jù)點的誤差總和。
? 對輸入變量對輸出變量的影響進(jìn)行排名
選擇EBF而不是RBF的主要優(yōu)點之一是EBF能夠按照對輸出變量的影響順序?qū)斎胱兞窟M(jìn)行排序。
選擇使用GSO指令對波相差進(jìn)行優(yōu)化，并保留對F數(shù)及畸變的約束，并進(jìn)行模擬退火。直到0視場和0.5視場的MTF曲線呈現(xiàn)出比較好的結(jié)果。
此時，MTF曲線還有0視場的結(jié)果比較差，更改為評價函數(shù)10，使用GSHEAR，繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化和模擬退火。
，接下來進(jìn)行下一步分析:
基本參數(shù)
初始結(jié)構(gòu)的像質(zhì)
畸變
MTF
相對照度表格和圖像
中間優(yōu)化步驟，優(yōu)化宏
請評論區(qū)留言聯(lián)系工作人員獲取
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(yōu)化
，模擬退火參數(shù)：50 20 50
得到以下結(jié)構(gòu)
插入真實玻璃，運行自動生成的優(yōu)化宏，然后輸入 MRG 替換真實材料。
