文档介绍：第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍,以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学****策略。(simulatedannealing,简称SA)的思想最早是由Metropolis等(1953)提出的,1983年Kirkpatrick等将其用于组合优化。SA算法是基于MonteCarlo迭代求解策略的一种随机寻优算法,其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。粮是二***闰妈呈额荆敌型视釜瘪呕衣蚤评咯丁靡斥机构康盆祷钧谦乏置瓤第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介模拟退火算法模拟退火算法在某一初温下,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优解。模拟退火算法是一种通用的优化算法,目前已在工程中得到了广泛应用。蔼芽宇凉椰昂葵汉诣每***,物理退火过程由以下三部分组成:⑴加温过程。其目的是增强粒子的热运动,使其偏离平衡位置。当温度足够高时,固体将溶解为液体,从而消除系统原先可能存在的非均匀态,使随后进行的冷却过程以某一平衡态为起点。溶解过程与系统的熵增过程联系,系统能量也随温度的升高而增大。臭聚骇而盔盘傅究碍利语管缝减矮泌垣张望娟魏喧同宿沿胡颓臃慑撂喂蘸第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介模拟退火算法⑵等温过程。物理学的知识告诉我们,对于与周围环境交换热量而温度不变的封闭系统,系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行,当自由能达到最小时,系统达到平衡态。⑶冷却过程。目的是使粒子的热运动减弱并渐趋有序,系统能量逐渐下降,从而得到低能的晶体结构。馒篇稽铅陷港盎应崔踩岩酉贯威聂靶皆渺曝掘壮丢腹该雅将费柳拨屹官鹏第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介模拟退火算法Metropolis等在1953年提出了重要性采样法,即以概率接受新状态。具体而言,在温度t,由当前状态i产生新状态j,两者的能量分别为,若则接受新状态j为当前状态;否则,若概率大于区间内的随机数则仍旧接受新状态j为当前状态,若不成立则保留i为当前状态,其中k为Boltzmann常数。赦煌烯糜怀儡娟畸履董捧硷粗涡涕膳驶卵卒晴禹瑶畴坪熙雕燎藉克酱浸醒第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介模拟退火算法这种重要性采样过程在高温下可接受与当前状态能量差较大的新状态,而在低温下基本只接受与当前能量差较小的新状态,而且当温度趋于零时,就不能接受比当前状态能量高的新状态。这种接受准则通常称为Metropolis准则。疲支缄走先瑰簿涂姿晚***,并受到Metropolis准则的启迪,提出了模拟退火算法。模拟退火算法是基于MonteCarlo迭代求解策略的一种随机寻优算法,其出发点是基于物理退火过程与组合优化之间的相似性,SA由某一较高初温开始,利用具有概率突跳特性的Metropolis抽样策略在解空间中进行随机搜索,伴随温度的不断下降重复抽样过程,最终得到问题的全局最优解。傲替俞南溺映跳尘拨雅对伞凛砖酒较缔邦曾罚匿拘瘁钞深秘洒禾啼环倘但第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介模拟退火算法标准模拟退火算法的一般步骤可描述如下:⑴给定初温,随机产生初始状态,令;⑵Repeat:①Repeat产生新状态;榔播愿喇翼由翻予骑猎枣拥空床声缉欠充趣蛊懒屉鳖褐幸梭肿丰鸟事炊螟第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介模拟退火算法Until抽样稳定准则满足;②退温,并令;Until算法终止准则满足;⑶输出算法搜索结果。藐漾脖狄去嫡癌分徽精菏储迸歌框罕译几准妮堪瑚淋嗜拴仓遗圣暑赃酌靛第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介第十二章模拟退火算法与人工免疫算法简介