模拟退火.cpp

该软件是有关模拟退火的程序

#include <iostream.h>
#include <math.h>
#include <sys/timeb.h>
#include <sys/types.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#define  TMAX   200
#define  TMIN   0.000001
#define  M      500
#define  N      5
#define  PI     3.1415926
void InitialRand()
{
	struct _timeb tstruct;
	_ftime(&tstruct);
	srand(tstruct.time);
}
double randnum()
{
    double g;
	g=((rand()%10000)/10000.0)*(1.0-0.0)+0.0 ;
	return g;
}
double randnum1()
{
    double a;
	a=((rand()%10000)/10000.0)*(2.12+2.12)-2.12 ;
	return a;
}
double fx_value(double x[N])
{
	int i;
	double sum=0,value;
	for(i=0;i<N;i++)
	{
		sum=sum+x[i]*x[i]-2*cos(2*PI*x[i]);
	}
	value=2*N+sum;
	return value;
}
void main()
{
	int i,j;
	double xi[N],xj[N],t=TMAX,xbest[N],fbest;
	double fi,fj;
	InitialRand();
	cout<<"初始值"<<endl;
	for(i=0;i<N;i++)
	{
		xi[i]=randnum1();
		xbest[i]=xi[i];	
	    cout<<xi[i]<<endl;
	}
	cout<<endl;
    while(t>=TMIN)
	{		
		for(j=0;j<M;j++)
		{
			fi=fx_value(xi);
			fbest=fi;
			for(i=0;i<N;i++)
			{              
				xj[i]=xi[i]+2.0*(randnum()-0.5);//在较大的范围内搜索
				if(xj[i]>2.12||xj[i]<-2.12)    
				{
					xj[i]=xi[i];     //当产生的邻域值超过可行解
				}                    //范围时令其不变
			}
			fj=fx_value(xj);
			if((fj-fi)<=0.0)
			{
				for(i=0;i<N;i++)
				{
					xi[i]=xj[i];
					xbest[i]=xj[i];
				}
				fbest=fj;
			}
			if(exp((fi-fj)/t)>randnum())
			{
					for(i=0;i<N;i++)
				{
					xi[i]=xj[i];
				}
			}
		}
		t=0.98*t;     //温度的下降设定
	}
	//输出在大范围内找到的最优值区域
	cout<<"经过第一次搜索得到的最好的值"<<endl;
	cout<<"     "<<fbest<<endl;
    cout<<"最好的值所对应的X的值"<<endl;   
	for(i=0;i<N;i++)
	{
		cout<<"    "<<xbest[i]<<endl;
	}
    cout<<endl<<endl;
    //
    //以第一次搜索得到的最好值为初值进行小范围内在搜索
    //
	t=TMAX;
	for(i=0;i<N;i++)
	{
		xi[i]=xbest[i];
	}
	 while(t>=TMIN)
	{		
		for(j=0;j<M;j++)
		{	
			fi=fx_value(xi);
			fbest=fi;
			for(i=0;i<N;i++)
			{             
				xj[i]=xi[i]+0.2*(randnum()-0.5);//在小范围内波动
				if(xj[i]>2.12||xj[i]<-2.12)
				{
					xj[i]=xi[i];
				}
			}
			fj=fx_value(xj);
			if((fj-fi)<=0.0)
			{
				for(i=0;i<N;i++)
				{
					xi[i]=xj[i];
					xbest[i]=xj[i];
				}
				fbest=fj;
			}	
		}	
		t=0.98*t;
	}
    cout<<"经过第二次搜索得到的最好的值"<<endl;
	cout<<"     "<<fbest<<endl;
    cout<<"最好的值所对应的X的值"<<endl;   
	for(i=0;i<N;i++)
	{
		cout<<"    "<<xbest[i]<<endl;
	}
    cout<<endl<<endl;
    //
	//以第二次搜索得到的最好值为初值进行更小范围内在搜索
	//
	t=TMAX;
	for(i=0;i<N;i++)
	{
		xi[i]=xbest[i];
	}
	 while(t>=TMIN)
	{		
		for(j=0;j<M;j++)
		{	
			fi=fx_value(xi);
			fbest=fi;
			for(i=0;i<N;i++)
			{             
				xj[i]=xi[i]+0.02*(randnum()-0.5);
				if(xj[i]>2.12||xj[i]<-2.12)
				{
					xj[i]=xi[i];
				}
			}
			fj=fx_value(xj);
			if((fj-fi)<=0.0)
			{
				for(i=0;i<N;i++)
				{
					xi[i]=xj[i];
					xbest[i]=xj[i];
				}
				fbest=fj;
			}
		}	
		t=0.98*t;
	}
    cout<<"经过模拟退火算法得到的最优值"<<endl;
	cout<<"     "<<fbest<<endl;
    cout<<"最优值所对应的X的值"<<endl;   
	for(i=0;i<N;i++)
	{
		cout<<"    "<<xbest[i]<<endl;
	}
    cout<<endl<<endl;
}