模拟退火算法的直观解释涉及能量曲线的变化,主要分析了在全局极小和局部极小之间的不同表现。通过模拟物理退火过程,该算法避免陷入局部最优解,从而找到更优解。
Simulated Annealing Algorithm An Intuitive Explanation
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Matlab编译环境使用说明:
下载并安装GOAT工具箱。
调用相关函数时,确保工具箱路径已配置。
运行代码前,检查代码中的所有依赖项。
根据需要调整优化算法的参数以适应不同的求解任务。
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cm = sparse([1 1 2 2 3 3 4 5],[2 3 4 5 6 6],[2 3 3 1 1 1 2 3],6,6);
此图包含8个节点和6条边。
2. 计算最大流
使用以下命令计算从第1个到第6个节点的最大流:
[M,F,K] = graphmaxflow(cm,1,6);
3. 显示原始图结构
可视化原始有向图:
h0 = view(biograph(cm,[], 'ShowWeights', 'on'));
4. 显示最大流矩阵图结构
可视化计算得到的最大流矩阵:
h1 = view(biograph(F,[
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