[英]Simulated Annealing for string matching with Python
我有一个用 SA 实现字符串匹配算法的问题。 完成所有迭代后,我并没有更接近我想要的字符串。 我试图减少温度变化,但没有任何改变。
对我来说,我认为问题在于p
并没有稳步下降。 我认为的原因是de
正在“随机”变化。 我对吗? 如果是这样,如何解决?
目标是最终得分应该达到0。 分数总结了随机字母与实际字母之间的所有距离。 change_cur_solution
每次只更改一个随机字母。
def eval_current_sol(target,cur_sol):
dist = 0
for i in range(len(target)):
c = cur_sol[i]
t = target[i]
dist += abs(ord(c) - ord(t))
return dist
t = 10000
# loop until match the target
it = 0
while True:
if t == 0:
break
print('Current best score ', bestScore, 'Solution', "".join(bestSol))
if bestScore == 0:
break
newSol = list(bestSol)
change_cur_solution(newSol)
score = eval_current_sol(newSol,targetSol)
de = score - bestScore
if de < 0: ## score < bestScore i.e. (score of new solution < score of previous solution) ===> #better
bestSol = newSol
bestScore = score
else:
r = random.random()
try:
p = math.exp(-(de / t))
except:
p = 0
print("p is %f de is %d t is %d" %(p, de,t))
if p > r:
bestSol = newSol
bestScore = score
it += 1
t -= 0.5
print('Found after, ',it, 'Iterations' )
这是 t 约为 700 时运行的代码示例
这是最后运行的另一个示例:
注意:类似的代码是通过爬山完成的,并且运行良好。
t -= 0.5
是线性冷却。 这通常不是最好的。 (?)你试过几何吗?
t = t * 0.95
当然,0.95 是一个猜测,您想探索不同的启动/停止温度组合和冷却系数。
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.