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模拟退火算法的核心思想是通过模拟金属退火过程来寻找最优解。
模拟退火算法不需要设置迭代次数的上限。
模拟退火算法主要用于解决线性规划问题。
模拟退火算法中的接受准则是指: A接受新解的概率 B接受新解的条件 C接受新解的时机 D接受新解的位置
模拟退火算法中的能量函数用于: A衡量模型的性能 B选择下一步的移动方向 C更新模型的参数 D衡量搜索过程中的状态
模拟退火算法中的温度参数用于: 控制算法的收敛速度 控制搜索空间的扩大和缩小 控制退火过程的速度 控制模型的学习率
粒子群优化算法主要用于解决线性规划问题。
粒子群优化算法能够保证找到全局最优解。
粒子群优化算法的核心思想是通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。
粒子群优化算法中的停止条件通常为: A达到最大迭代次数 B达到目标函数的阈值 C粒子的速度趋于零 D达到最优解
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