Matlab - Ayudaaaaaaaa

 
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Ayudaaaaaaaa

Publicado por Oscar (1 intervención) el 18/04/2005 22:26:56

Solicito ayuda para poder realizar un programa en matlab que haga el algoritmo del recosido simulado (simulated annealing), es muy urgente gracias
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Implementación del algoritmo de recocido simulado (simulated annealing)

Publicado por Alejandro (145 intervenciones) el 09/10/2023 16:36:12
Aquí te proporciono una implementación básica del algoritmo de recocido simulado en Matlab. Este algoritmo se utiliza para la optimización global y está inspirado en el proceso de recocido de los metales.

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function [solucion_final, costo_final] = simulatedAnnealing(funcion_objetivo, temperatura_inicial, temperatura_final, iteraciones)
    % Inicialización
    solucion_actual = generarSolucionInicial(); % Función a implementar según tu problema
    costo_actual = funcion_objetivo(solucion_actual);
 
    % Almacenar la mejor solución encontrada
    solucion_final = solucion_actual;
    costo_final = costo_actual;
 
    % Parámetros de control
    temperatura = temperatura_inicial;
    enfriamiento = (temperatura_inicial - temperatura_final) / iteraciones;
 
    % Bucle principal
    for iteracion = 1:iteraciones
        % Generar vecino
        vecino = generarVecino(solucion_actual); % Función a implementar según tu problema
        costo_vecino = funcion_objetivo(vecino);
 
        % Decidir si aceptar el vecino como nueva solución
        if aceptarVecino(costo_actual, costo_vecino, temperatura)
            solucion_actual = vecino;
            costo_actual = costo_vecino;
 
            % Actualizar la mejor solución encontrada
            if costo_actual < costo_final
                solucion_final = solucion_actual;
                costo_final = costo_actual;
            end
        end
 
        % Reducir la temperatura
        temperatura = temperatura - enfriamiento;
    end
end
 
function aceptar = aceptarVecino(costo_actual, costo_vecino, temperatura)
    % Función de aceptación según la diferencia de costos y la temperatura
    if costo_vecino < costo_actual
        aceptar = true;
    else
        probabilidad_aceptacion = exp(-(costo_vecino - costo_actual) / temperatura);
        aceptar = rand() < probabilidad_aceptacion;
    end
end

Este es un esquema básico. Deberás adaptar las funciones `generarSolucionInicial()`, `generarVecino()`, y `funcion_objetivo()` según tu problema específico. También ajusta los parámetros iniciales y el número de iteraciones según tus necesidades.

Para usarlo, simplemente llama a la función `simulatedAnnealing` con tu función objetivo y otros parámetros:

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funcion_objetivo = @(x) tuFuncionObjetivo(x); % Ajusta tu función objetivo
temperatura_inicial = 100;
temperatura_final = 0.1;
iteraciones = 1000;
 
[solucion_final, costo_final] = simulatedAnnealing(funcion_objetivo, temperatura_inicial, temperatura_final, iteraciones);
disp('Mejor Solución:');
disp(solucion_final);
disp('Costo Final:');
disp(costo_final);

Adapta este código según tus necesidades específicas y verifica si se ajusta bien a tu problema de optimización. ¡Buena suerte, Óscar!
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