美赛常用算法必备（模拟退火，粒子群...）

资 源 简 介

美赛常用算法必备（模拟退火，粒子群...）

详 情 说 明

数学建模竞赛（MCM/ICM）中经常需要解决复杂的优化问题，掌握合适的算法能显著提升模型效果。以下是两种经典优化算法的核心思路：

模拟退火算法： 灵感来源于金属退火过程，通过引入"温度"参数控制搜索范围。算法初期允许接受较差的解以避免局部最优，随着温度下降逐步收敛。关键在于设置合理的初始温度、降温速率和终止条件。

粒子群优化算法： 模拟鸟群觅食行为的群体智能算法。每个粒子根据个体最优和群体最优不断调整位置。参数设置主要关注惯性权重、学习因子和粒子数量，适合连续空间优化问题。

这两种算法都适用于： 非线性规划问题 多峰值函数优化 参数组合优化 竞赛中常用于解决路径规划、资源分配、参数拟合等问题。建议结合实际问题的约束条件设计适应度函数，并通过多次运行确保结果稳定性。