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正文內(nèi)容

模擬退火算法在貸款組合優(yōu)化決策中的應(yīng)用(編輯修改稿)

2025-07-23 05:19 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 擬退火算法的一般形式是:從選定的初始解開始,在借助于控制參數(shù)t遞減時產(chǎn)生的一系列Mapkob鏈中,利用一個新解產(chǎn)生裝置和接受準則,重復(fù)進行包括“產(chǎn)生新解——計算目標函數(shù)差——判斷是否接受新解——接受(或舍棄)新解”這四個任務(wù)的試驗,不斷對當前解迭代,從而達到使目標函數(shù)最優(yōu)的執(zhí)行過程。針對模型(Ⅰ),對模擬退火過程中的關(guān)鍵步驟說明如下:(1)新解產(chǎn)生裝置。在1~m之間隨機選取i和j,當前解中若第i個和第j個企業(yè)獲得貸款狀態(tài)相同則改變第i個企業(yè)的貸款狀態(tài);若不同則交換其狀態(tài)。即(2)關(guān)于初始點的調(diào)整。由于模型約束條件中上下限的限制嚴格,對于一個離可行域比較遠的初始點(例如取X0=(0, …,0)),通過上述新解產(chǎn)生裝置可能無法在初始點的“附近”找到可行解。因此,需進行一個快速調(diào)整的過程。即若L<Lb(貸款總額未達到最低限額)則依次選取未獲貸款企業(yè),改變其貸款狀況使之獲得貸款,重復(fù)這一過程直到符合條件。若貸款超額則依次取消某些企業(yè)的貸款使之符合條件。(3)接受準則。采取擴充的Metropolis接受準則判斷是否接受新解。若新解可行且優(yōu)于當前解則接受;否則按exp(△W/t)或0的概率接受新解。即P=(4)停止準則。當控制參數(shù)t遞減至設(shè)定值ε時停止算法。根據(jù)模擬退火思想設(shè)計適合模型(Ⅰ)的算法如下: 步驟1 產(chǎn)生初始解X0∈,其中={(x1,…, xm)| xi∈{0,1}}為可能解集合,xi代表第i個企業(yè)是否獲得貸款的狀態(tài)。計算相應(yīng)的目標函數(shù)值W0;給出控制參數(shù)初值t0, Mapkob鏈長度N以及停止參數(shù)K和ε。步驟2 判斷初始解的可行性。若不可行則快速調(diào)整,否則轉(zhuǎn)步驟3。步驟3 產(chǎn)生新解并計算新解與當前解的目標函數(shù)值之差△W。然后由接受準則計算P(△W, t),?。?,1)上服從均勻分布的隨機數(shù)δ,若P(△W, t)≥δ接受新解,否則放棄新解。步驟4 累計重排次數(shù)n。若n<N轉(zhuǎn)步驟3,否則轉(zhuǎn)步驟5。步驟5 判斷停止準則是否滿足。若不滿足則令t=,n=0轉(zhuǎn)步驟3,否則停止算法輸出當前解。由于模擬退火算法的隨機性,終止解可能不是整個過程所遇到的解中最優(yōu)的。即使是最優(yōu)的,雖然可證明算法對整體最優(yōu)解的漸進收斂性,但終止解的可接受性也不能不遭到懷疑。另外,當終止解在最優(yōu)解的附近時,算法本身不能迅速逼近
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