[英]Java Simulated Annealing from Pseudocode
我目前正在研究一个项目 (TSP),并试图将一些模拟退火伪代码转换为 Java。 过去我成功地将伪代码转换为 Java 代码,但是我无法成功转换。
伪代码是:
T0(T and a lowercase 0) Starting temperature
Iter Number of iterations
λ The cooling rate
1. Set T = T0 (T and a lowercase 0)
2. Let x = a random solution
3. For i = 0 to Iter-1
4. Let f = fitness of x
5. Make a small change to x to make x’
6. Let f’ = fitness of new point
7. If f’ is worse than f then
8. Let p = PR(f’, f, Ti (T with a lowercase i))
9. If p > UR(0,1) then
10. Undo change (x and f)
11. Else
12. Let x = x’
13. End if
14. Let Ti(T with a lowercase i) + 1 = λTi(λ and T with a lowercase i)
15. End for
Output: The solution x
如果有人可以用 Java 向我展示这个的基本标记,我将非常感激 - 我似乎无法弄清楚!
我正在使用许多函数跨多个类工作(我不会列出它,因为它与我的要求无关)。 我已经有一个smallChange()
方法和一个fitness
函数 - 我是否有可能需要创建多个不同版本的所述方法? 例如,我有类似的东西:
public static ArrayList<Integer> smallChange(ArrayList<Integer> solution){
//Code is here.
}
我可能需要接受不同参数的此方法的另一个版本吗? 类似的东西:
public static double smallChange(double d){
//Code is here.
}
我所需要的只是一个关于用 Java 编写时的外观的基本概念 - 一旦我知道它在正确的语法中应该是什么样子,我将能够使其适应我的代码,但我似乎无法克服这个特殊的障碍.
基本代码应如下所示:
public class YourClass {
public static Solution doYourStuff(double startingTemperature, int numberOfIterations, double coolingRate) {
double t = startingTemperature;
Solution x = createRandomSolution();
double ti = t;
for (int i = 0; i < numberOfIterations; i ++) {
double f = calculateFitness(x);
Solution mutatedX = mutate(x);
double newF = calculateFitness(mutatedX);
if (newF < f) {
double p = PR(); // no idea what you're talking about here
if (p > UR(0, 1)) { // likewise
// then do nothing
} else {
x = mutatedX;
}
ti = t * coolingRate;
}
}
return x;
}
static class Solution {
// no idea what's in here...
}
}
现在,就想要不同版本的 smallChange() 方法而言 - 完全可行,但您必须稍微阅读一下继承
您可以将您的答案与为教科书提供的代码进行比较
人工智能是一种现代方法。
此外,这里有一种基于 Java 的模拟退火教学方法(带有示例代码):
内勒,托德。 教学随机局部搜索,在 I. Russell 和 Z. Markov,编辑。 第 18 届国际 FLAIRS 会议论文集 (FLAIRS-2005),佛罗里达州克利尔沃特海滩,2005 年 5 月 15-17 日,AAAI 出版社,第 8-13 页。
相关资源、参考资料和演示在这里: http : //cs.gettysburg.edu/~tneller/resources/sls/index.html
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