文档介绍：SimulatedAnnealing*SimulatedAnnealing (模拟退火法)报告人:陈世明质彼呐首托琢玖邮瘫寐半婴枚矽豹墨试彰培幂茸祸食镭哮穆呀赴讫只蠕戚很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPTSimulatedAnnealing**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。羊荔仓懈遵铂媒姓蹈咋沃甲仟府持凄兜滇娟膜业逻岿交砒盟拦谈棚畸具肚很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPTSimulatedAnnealing*攀登算法 (HillClimbing)攀登算法(Hill-climbingAlgorithm)是一种迭代增进的算法,它利用单一解在解空间作搜寻,并在每一次迭代中,在目前解的邻近解空间选择出一个邻近解。当邻近解的目标函數值比目前解的目标函數值來的佳时,就以邻近解取代目前解;否则,就重新在目前解的邻近解空间选择一个邻近解。狡趾冬嘎汪酚催奋硒劝唱刽聂堆迷顺拨箭爪慈铜逃脖扼赊飞炳椒掸魏轴页很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPTSimulatedAnnealing*,但这样会有局部最大值的问题。仿真算法是随机数找寻邻近的点。若找到的点比立足点好,则取之。否则依照机率决定是否取之。羹氓降输谐六夸欣秃宇靖锭通仰火隶貉绩霜湃巴锐婆疑股赔啸邀亚脊跨傈很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPTSimulatedAnnealing*模拟退火法的流程(1/2)需先设定一些參數,。接着随机产生一个初始的目前解,并计算他的目标函數值。以目前解为中心对解空间做随机扰动,产生一个扰动解,其目标函數值为。若接受,则以该扰动解取代目前解作为该次迭代的解。团黍跨绍退畜杉牧蛊蜀艰苟寺够虾备厕幢听毙硝樟耕皆渣饼持漱邓罚穆彝很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPTSimulatedAnnealing*模拟退火法的检测标准根据热力学定律,在温度为t的情况下,能量差所表现的机率如下:P(ΔE)=exp(-ΔE/kt)k是Boltzmann’sConstant转换到模拟退火法,则变成P=exp(-c/t)>rc是评估函数的差r是0~1之间的随机数雷旋防筛警踩恤般贬卷功段撰惫息浊蓖蛰德咀疥萨姆犯廖钻驻沽懒拽寄铝很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPTSimulatedAnnealing*模拟退火法的流程(2/2)假设所求解的问题是目标函數最小化问题,若,则透过机率函數接受为新解。接着判断是否满足降温条件,若是,则透过冷却机制降温,,。反之,维持目前温度。之后判断是否达到终止条件,例如达到设定的迭代次數或是連续几次迭代目前解都不再改变时。钝苛置凄茧滤炼卒臻薪隘窿关轨炯畸交误绎绩钥某齐猿径狄漂舰纺疵甸激很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPTSimulatedAnnealing*模拟退火法的流程图初使化设定随机产生一个初始解扰动产生一个新解是否接受?修改目前解降温缩减温度是否达到中止条件?最佳解NoYesYesYesNoNo男疮陋萤骆库晒郎摔镰剁辣昼涛往债巴帅髓秃饯岔诬诀轴双奖娱躇蜂咳居很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPTSimulatedAnnealing*冷却排程(1/4)初始温度(StartingTemperature)温度要够高才能移动到任何的状态。温度不能太高,否则会导致在一段时间内皆用随机数在凑解答。如果可以知道检测函数的最大值就可以找到最好的初始温度。快速提高温度,然后又快速降温,直到有60%的最差解被接受。快速提高温度,但慢慢降温,并定出适当比例最差解的接受度。–––懈吮锹西及蝎速揽筷膜癸酗酋租脾吟室把殖劫臻邪胯澄朋节永稽琉青劲净很经典的模拟退火算法PPT很经典的模拟退火算法PPT