模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時(shí),固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序,在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
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模擬退火算法
上傳時(shí)間:
2015-04-24
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