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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。我过去成功地将伪代码转换为 Java 代码，但是我无法成功地转换它。

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

如果有人可以向我展示 Java 中的基本标记，我将非常感激 - 我似乎无法弄清楚！

我正在使用多个函数跨多个类工作（我不会列出，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？类似于以下内容：

public static double smallChange(double d){

//Code is here.

}

我所需要的只是一个基本概念，即用 Java 编写时的外观 - 一旦我知道它应该以正确的语法看起来是什么样子，我就能够将它适应我的代码，但我似乎无法克服这个特殊的障碍.

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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，但您必须稍微了解一下继承

于 2011-03-26T00:19:33.163 回答
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您可以将您的答案与为教科书《
人工智能现代方法》提供的代码进行比较。

于 2011-03-26T05:30:18.897 回答
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此外，此处提供了一种基于 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，I. Russell 和 Z. Markov 合编。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

于 2011-03-29T01:22:28.447 回答