算法新解pdf

㈠ 模拟退火算法每次的解为什么不一样

模拟退火每次的解不同是很正常的，因为模拟退火本身是一种随机算法，转移向更差的解不是必然而是概率性的，也就是说每次执行算法时，执行过程转移到的解可能都是完全不一样的。

至于TSP问题，本身属于NP-hard问题，找不到存在多项式时间复杂度的解。

如果要求精确的解，目前可行的方法有枚举、分支限界、动态规划等，但这些方法适用的数据范围都很小，一旦数据规模变大，它们都将无能为力。

所以目前广泛使用的大都是一些随机算法，比如蚁群、遗传等，模拟退火就是其中的一种，这些算法的一大特点就是通过随机去逼近最优解，但也有可能得到错解。

只有穷举法可以保证得到最优解，但是穷举法在数据量比较大的时候运行时间通常是不能接受的，所以用了各种近似方法。

模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤：

第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因而对冷却进度表的选取有一定的影响。

第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最快方法。

第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropolis准则: 若ΔT<0则接受S′作为新的当前解S，否则以概率exp(-ΔT/T)接受S′作为新的当前解S。

第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，则在原当前解的基础上继续下一轮试验。

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书名：程序员的算法趣题

作者：［ 日］ 增井敏克

译者：绝云

豆瓣评分：7.6

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-7

页数：312

内容简介：

本书是一本解谜式的趣味算法书，从实际应用出发，通过趣味谜题的解谜过程，引导读者在愉悦中提升思维能力、掌握算法精髓。此外，本书作者在谜题解答上，通过算法的关键原理讲解，从思维细节入手，发掘启发性算法新解，并辅以Ruby、JavaScript等不同语言编写的源代码示例，使读者在算法思维与编程实践的分合之间，切实提高编程能力。 本书适合已经学习过排序、搜索等知名算法，并想要学习更多有趣算法以提升编程技巧、拓展程序设计思路的程序员，以及对挑战算法问题感兴趣、爱好解谜的程序员阅读。

作者简介：

增井敏克

1979年生于奈良，毕业于大阪府立大学研究生院。增井IT工程师事务所代表、注册工程师（信息工程学方向）。从事旨在“将商务、数学和IT结合以正确、高效使用计算机”的技能提升指导、软件开发以及信息安全咨询等工作。掌握C/C++、C#、Java、PHP和Ruby等20多种编程语言。着作有《在家就能学会的安全基础》等。目前在面向IT工程师提供业务技能评估服务的平台CodeIQ上负责人气栏目“每周算法”的出题和评审工作。

绝云

毕业于清华软院。曾在日本创意公司KAYAC从事即时通信软件和手游的开发工作，现供职于蚂蚁金服，专攻数据可视化方向。译作有《图解简单算法》《自制编译器》等，曾参与《像外行一样思考，像专家一样实践（修订版）》的审校。

㈢ 改进模拟退火算法与传统模拟退火算法相比优缺点是什么，如有缺点该如何改进

1、模拟退火算法是一种新的随机搜索方法,它是近年来提出的一种适合于解决大规模组合优化问题的通用而有效的近似算法。与以往的近似算法相比,模拟退火算法具有描述简单、使用灵活、运用广泛、运行效率高和较少受到初始条件约束等优点。
2、模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤：
第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因而对冷却进度表的选取有一定的影响。
第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最快方法。
第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropo1is准则: 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解S，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解S。
第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，则在原当前解的基础上继续下一轮试验。

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链接：https://pan..com/s/1ir0tUVQ8J2hkuNOIc8Uhrg

书名：算法新解

作者：刘新宇

豆瓣评分：9.0

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-12-1

页数：566

内容简介：

本书分4 部分，同时用函数式和传统方法介绍主要的基本算法和数据结构。数据结构部分包括二叉树、红黑树、AVL 树、Trie、Patricia、后缀树、B 树、二叉堆、二项式堆、斐波那契堆、配对堆、队列、序列等；基本算法部分包括各种排序算法、序列搜索算法、字符串匹配算法（KMP 等）、深度优先与广度优先搜索算法、贪心算法以及动态规划。

本书适合软件开发人员、编程和算法爱好者，以及高校学生阅读参考。

作者简介：

刘新宇

1999年和2001年分别获得清华大学自动化系学士和硕士学位，之后长期从事软件研发工作。他关注基本算法和数据结构，尤其是函数式算法，目前就职于亚马逊中国仓储和物流技术团队。

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书名：程序员的算法趣题

作者：［ 日］ 增井敏克

译者：绝云

豆瓣评分：7.6

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-7

页数：312

内容简介：本书是一本解谜式的趣味算法书，从实际应用出发，通过趣味谜题的解谜过程，引导读者在愉悦中提升思维能力、掌握算法精髓。此外，本书作者在谜题解答上，通过算法的关键原理讲解，从思维细节入手，发掘启发性算法新解，并辅以Ruby、JavaScript等不同语言编写的源代码示例，使读者在算法思维与编程实践的分合之间，切实提高编程能力。 本书适合已经学习过排序、搜索等知名算法，并想要学习更多有趣算法以提升编程技巧、拓展程序设计思路的程序员，以及对挑战算法问题感兴趣、爱好解谜的程序员阅读。

作者简介：作者简介：

增井敏克

1979年生于奈良，毕业于大阪府立大学研究生院。增井IT工程师事务所代表、注册工程师（信息工程学方向）。从事旨在“将商务、数学和IT结合以正确、高效使用计算机”的技能提升指导、软件开发以及信息安全咨询等工作。掌握C/C++、C#、Java、PHP和Ruby等20多种编程语言。着作有《在家就能学会的安全基础》等。目前在面向IT工程师提供业务技能评估服务的平台CodeIQ上负责人气栏目“每周算法”的出题和评审工作。

译者简介：

绝云

毕业于清华软院。曾在日本创意公司KAYAC从事即时通信软件和手游的开发工作，现供职于蚂蚁金服，专攻数据可视化方向。译作有《图解简单算法》《自制编译器》等，曾参与《像外行一样思考，像专家一样实践（修订版）》的审校。