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基于模拟退火的护士调度算法研究NP难问题.doc
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华中科技大学
学士学位论文
基于模拟退火的护士排班算法研究
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基于模拟退火的护士排班算法研究
摘要
随着经济的发展，国内外医疗问题越来越受注。护士是医疗机构中的重要成员。护士排班是医院日常工作的重要方面。科学合理的护士排班能降低医院的人力资源成本，提高护理质量。
护士排班是基层护理者的一项经常性工作，是在现有的人力资源基础上，对护理工作任务、内容、程序、人力、和时间因素通盘考虑，做出系统、科学地安排，使护理人员明确职责，工作效率得到提高，保证医院护理质量，同时降低人力资源成本[[] 赵美玉.护理管理学[M].郑
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很的模拟退火算法.pptx
Simulated Annealing（模拟退火法）报告人:陈世明Simulated Annealing大纲简介攀登算法模拟退火法v.s. Hill Climbing仿真退火法的检测标准与流程模拟退火法的考虑因素其他的问题提高效能与算法的修正结论Simulated Annealing简介仿真退火法是仿真冷却晶体的过程。最早是由Metropolis、Rosenbluth等人在1953年提出。1983年，Kirkpatrick等人将其运用在求优化的问题、定位及图分割等问题上，它是蒙地卡罗算法的推广。 Simulated Annealing攀登算法(Hill Climbing)攀登算法（Hill-c
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模拟退火算法.pptx
1模拟退火算法——第二小组
2Outline1.Background2.CouplingmodetheoryEquationsandsolutionsCodirectionalcoupling;Contradirectionalcoupling;3.Couplingtoexcitethemodesinopticalwaveguides
3模拟退火算法的简介提出：模拟退火算法(SimulatedAnnealing，SA)最早的思想是由N.Metropolis[1]?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。目的：解决NP复杂性过程；克服优化
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模拟退火算法新.pptx
1第五章 模拟退火
2第五章模拟退火一.导言二.退火过程和Bolzman方程三.SA旳算法构造及环节四.计算举例五.SA旳收敛性分析六.SA旳应用举例
3模拟退火旳产生(SA)1953年Metropolis提出原始旳SA算法，未引 起反响1982年Kirkpatrick提出当代旳SA算法，得到广泛旳应用 一.导言（1）
4基本思想模拟热力学当中旳退火过程退火过程： 物体：高温 低温 高能状态 低能状态一.导言（2）缓慢下降
5淬火：迅速冷却，使金属处于高能状态，较硬易断退火：缓慢冷却，使金属处于低能状态，较为柔韧 一.导言（3）
6模拟退火在SA中旳应用在SA中将目旳函数作为能量函数
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模拟退火算法().ppt
* t时刻处在各状态的概率向量 是行向量，假设系统在t+1时达到稳态，则 五.SA的收敛性分析 （4） 吗罚估砂搭神痞涕你肘贪井表谊左读澡骇悬犹凳渗农耘抛绍羊尉陇浊吗凡模拟退火算法()模拟退火算法() * 解方程组： 可得结果： 可见青蛙是跳到第三块石头上的机会多一些 五.SA的收敛性分析 （5） 式针熊衷邢苹氖鳃游古灰摩柞乳资缀禾焊董趋醛欣嘉校沥琵入迎象像背帕模拟退火算法()模拟退火算法() * SA的收敛性分析 问题： 将状态按目标值进行升序编号， 即 五.SA的收敛性分析 （6） 煤哎仿翔钥未滩窝抵禁闸颂骗禄藉由磐绚络穴归布扳蕾祷烫邑劳钦氓有帘模拟退
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第9章 模拟退火算法.pdf
第九章 模拟退火算法
§9.1 固体退火过程
1 固体退火过程
固体退火是指先将固体加热至熔化，然后
再徐徐冷却使之凝固成规整晶体的热力学过程。
固体退火过程
t tmax
t t1
t i
t
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模拟退火算法.ppt
参数设定截止温度tf=0.01;退温系数alpha=0.90;内循环次数L=200*CityNum;三、模拟退火算法的应用3.130城市TSP问题（d*=423.741byDBFogel）第23页，共31页，星期日，2025年，2月5日运行过程三、模拟退火算法的应用3.130城市TSP问题（d*=423.741byDBFogel）第24页，共31页，星期日，2025年，2月5日运行过程三、模拟退火算法的应用3.130城市TSP问题（d*=423.741byDBFogel）第25页，共31页，星期日，2025年，2月5日运行过程三、模拟退火算法的应用3.130城市TSP问题（d*=423.741
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matlab中模拟退火算法.doc
matlab中模拟退火算法
Matlab中的模拟退火算法
【引言】
模拟退火算法是一种基于模拟物理退火过程而设计的优化算法，可以在复杂的搜索空间中寻找全局最优解。它被广泛应用于各种领域，如组合优化、机器学习和工程设计等。Matlab作为一种强大而灵活的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，使得模拟退火算法的实现变得相对容易。在本文中，我们将使用Matlab来详细介绍模拟退火算法的原理及其在解决优化问题中的应用。
【算法原理】
模拟退火算法模拟了金属退火时的过程，通过控制温度的变化来逐步降低系统的能量。算法的过程可以总结为以下几个步骤：
1.初始化参数
在实施模拟退火算法之前，我们需要初始化一些
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模拟退火算法68.doc
模拟退火算法 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，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis
准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退
火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始
解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解计算目标函数差接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减
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第7章 模拟退火算法分析.ppt
遗传算法具有隐并行性，它可容易改造成为并行/分布式算法，用来解决那些复杂性问题。 到目前，遗传算法的理论机制仍不是很清楚，这可能和生命科学的研究一样，将是一个永恒的研究课题，但也是一个难题。已有很多学者对遗传算法作了一些深入的研究，近几十年来，遗传算法的文献已相当多，由于本书篇幅所限，仅介绍了遗传算法的一些基本知识。 模拟退火算法 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，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平
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模拟退火算法详解.ppt
3.4 模拟退火算法的改进 现代优化计算 改进的可行方案 （1）设计合适的状态产生函数； （2）设计高效的退火历程； （3）避免状态的迂回搜索； （4）采用并行搜索结构； （5）避免陷入局部极小，改进对温度的控制方式； （6）选择合适的初始状态； （7）设计合适的算法终止准则。 3.4.2 改进内容 3.4 模拟退火算法的改进 现代优化计算 改进的方式 （1）增加升温或重升温过程，避免陷入局部极小； （2）增加记忆功能（记忆“Best so far”状态）；
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2模拟退火算法解析.ppt
* t时刻处在各状态的概率向量 是行向量，假设系统在t+1时达到稳态，则 五.SA的收敛性分析 （4） * 解方程组： 可得结果： 可见青蛙是跳到第三块石头上的机会多一些 五.SA的收敛性分析 （5） * SA的收敛性分析 问题： 将状态按目标值进行升序编号， 即 五.SA的收敛性分析 （6） * 状态间的转移概率 设 为 i 选 j 为邻域点时，i j的转移概率 五.SA的收敛性分析 （7） * 设 是系统处于状态 i 时选择 j 为邻域移动点 的概率， 为状态 i 的邻域点的个数，则 则状态 i 到状态 j 的转移概率为 五.SA
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模拟退火与算法课件 .ppt
Simulated Annealing （模拟退火算法） 模拟退火算法的思想最早是由Metropo比等(1953)提出的，1983年Kirkpatrick等将其用于组合优化。SA算法是基于Mente Calro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。模拟退火算法在某一初温下，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最优解．即在局部优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。模拟退火算法是一种通用的优化算法，目前己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、图像处理等领域。
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模拟退火算法-matlab..docx
模拟退火算法 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，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时
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很经典模拟退火算法.ppt
Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;Simulated Annealing;