模拟退火算法优化bp神经网络 模拟退火算法应用场景

神经网络算法的人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。 人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。

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模拟退火算法可以解决什么问题

模拟退火算法是一种常用的全局优化算法，它可以在复杂的搜索空间中寻找解，被广泛应用于组合优化、图像处理、机器学习等领域。下面将分别介绍模拟退火算法可以解决的几类问题。

一、组合优化问题

模拟退火算法可以应用于许多组合优化问题，如旅行商问题、背包问题、任务调度问题等。这些问题都是在一组限制条件下，寻找的组合方案。模拟退火算法通过随机搜索和渐进式降温的方式，逐渐接近解，具有较好的求解效果。

例如，对于旅行商问题，模拟退火算法可以通过随机生成路径，逐渐优化路径的长度，直到找到短路径；对于背包问题，模拟退火算法可以通过随机生成物品的组合方案，逐渐优化方案的价值，直到找到组合方案。

二、图像处理问题

模拟退火算法可以应用于图像处理问题，如图像分割、图像重构、图像去噪等。这些问题都是在给定的图像中，寻找的像素分布或像素点的值。模拟退火算法通过随机搜索和逐渐降温的方式，可以在搜索空间中逐渐接近解。

例如，对于图像分割问题，模拟退火算法可以通过随机选取像素点，逐渐找到的像素点分割方案，以达到的图像分割效果；对于图像去噪问题，模拟退火算法可以通过随机调整像素点的值，逐渐降低图像的噪声水平，以达到的去噪效果。

三、机器学习问题

模拟退火算法可以应用于机器学习问题，如神经网络训练、参数优化等。这些问题都是在给定的模型和数据集中，寻找的模型参数或模型结构。模拟退火算法通过随机搜索和逐渐降温的方式，可以在搜索空间中逐渐接近解。

例如，对于神经网络训练问题，模拟退火算法可以通过随机调整神经网络的参数，逐渐优化神经网络的性能指标，如准确率或损失函数；对于参数优化问题，模拟退火算法可以通过随机调整参数的值，逐渐找到的参数组合方案，以达到的优化效果。

总之，模拟退火算法是一种非常实用的全局优化算法，它可以应用于许多组合优化、图像处理和机器学习等领域。通过随机搜索和逐渐降温的方式，逐渐接近解，具有较好的求解效果。

请问谁有利用PSO优化BP神经网络初始权值和阈值的程序，是matlab的，可以运行的，急求，万分感谢！

粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 作，它通过追随当前搜索到的值来寻找全局。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

遗传算法和模拟退火算法结合神经网络，进行故障诊断和数据预测，这种思路的Matlab程序，高分求助

可以用GA来优化BP网络的初始权值，再用SA来训练网络。也可直接将两种算法融合。具体看你想怎么做。附件是一个基于Matlab的SA/GA融合程序，和你的要求不同，但是可以参考。

模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，在常温时达到基态，内能减为小。

求一个模拟退火算法优化BP神经网络的一个程序（MATLAB）

“模拟退火”算法是源于对热力学中退火过程的模拟，在某一给定初温下，通过缓慢下降温度参数，使算法能够在多项式时间内给出一个近似解。退火与冶金学上的‘退火’相似，而与冶金学的淬火有很大区别，前者是温度缓慢下降，后者是温度迅速下降。

“模拟退火”的原理也和金属退火的原理近似：我们将热力学的理论套用到统计学上，将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子；分子的能量，就是它本身的动能；而搜寻空间内的每一点，也像空气分子一样带有“能量”，以表示该点对命题的合适程度。算法先以搜寻空间内一个任意点作起始：每一步先选择一个“邻居”，然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。

这个算法已经很多人做过，可以优化BP神经网络初始权值。附件是解决TSP问题的matlab代码，可供参考。看懂了就可以自己编程与bp代码结合。

模拟退火算法介绍 模拟退火算法

1、模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，在常温时达到基态，内能减为小。

2、模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局解，即在局部解能概率性地跳出并终趋于全局。

3、模拟退火算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有概率的全局优化性能,目前已在工程中得到了广泛应用，诸如VLSI、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。