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优化问题的新算法罗页在解决科学问题时我们常常需要求解最大或最小值问题即最优化问题目前解决最优化问题的方法主要有两大类决定性方法和随机性方法决定性方法虽然很快但是很容易陷入局域极值从而无法遍历整个相空间得到全局最小随机性方法却恰恰相反虽然不易陷入局域极值可是它不能在有限时间内保证找到全局最小值在本文解决问题中同时用到了随机性方法模拟退火方法和决定性方法共轭梯度法从而得到了比较好的全局最值模拟退火算法原理模拟退火的基本思想来源于固体退火过程中这里面的物理图像很明晰在固体从液体或气体开始冷却时院子的热
优化问题的新算法
罗页
在解决科学问题时，我们常常需要求解最大或最小值问题，即最优化问题。目前解决最
优化问题的方法主要有两大类：决定性方法和随机性方法。决定性方法虽然很快，但是很容
易陷入局域极值，从而无法遍历整个相空间得到全局最小。随机性方法却恰恰相反，虽然不
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题中，同时用到了随机性方法——模拟退火方法和决定性方法——共轭梯度法，从而得到了
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