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模拟退火算法及其应用 被引量:32

Simulated Annealing Algorithm and Its Applications
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摘要 本文分析和介绍了一种新的通用启发式优化方法——模拟退火算法,它是基于Monte-Carlo迭代求精法的一种随机搜索算法。本文给出了模拟退火算法收敛到全局最优值的一个充分条件;分析了算法的三个重要参数;并介绍了模拟退火算法在超大规模集成电路(VLSI)设计、图象处理和神经网计算机等方面的应用。 This paper introduces and analyses a kind of new heuristic optimization method——simulated annealing algorithm. It is a general random search algorithm based on Monte-Carlo iterative improvement method. The paper gives a sufficient condition for the convergence of simulated annealing algorithm; analyses the main parameters of the algorithm; and discusses its various applications, such as computer design, image processing, and neural net computation, etc.
作者 姚新 陈国良
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1990年第7期1-6,共6页 Journal of Computer Research and Development
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Basilis Gidas. Nonstationary Markov chains and convergence of the annealing algorithm[J] 1985,Journal of Statistical Physics(1-2):73~131
  • 2V. ?erny. Thermodynamical approach to the traveling salesman problem: An efficient simulation algorithm[J] 1985,Journal of Optimization Theory and Applications(1):41~51

同被引文献163

引证文献32

二级引证文献65

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