模拟退火算法 第一节课件.ppt

文档介绍：模拟退火(simulatedannealing);采用Metropolis接受准则;并用一组称为冷却进度表的参数控制算法进程,,,固体退火是先将固体加热至熔化,,系统在每一温度下达到平衡态,系统状态的分布满足一定的概率分布,即在温度T,系统达到平衡态后,分子停留在状态r满足波兹曼(Boltzmann) 模拟退火算法及模型精品文档其中,E(r)为状态r的能量,kB0为波兹曼常数,为分子能量的一个随机变量,(T)为概率分布的标准化因子,先研究由()<E2,在同一个温度T,,(),()的概率分布使得每个状态的概率基本相同,接***均值1D,D,具有最低能量状态的波兹曼概率接近并超出平均值1D.精品文档当rmin是D中具有最低能量的状态时,得由精品文档所以,,D0是具有最低能量的状态集合,精品文档因此得到,当T趋向于0时,当温度趋向于0时,()决定的概率渐近由此可以得到,在温度趋向于0时,,分子在最低能量状态的概率变化趋势由图(a),由()和分子在能量最小状态的概率是单调减小的事实,在温度较高时,分子在这些状态的概率在附近,依赖于状态的不同,使()决定的概率在(0,t)是单调升的;再由()可知,当温度趋于0时,()(b).可能超过由()和()可知存在一个温度t,精品文档从上面的讨论得到,在温度很低时,能量越低的状态的概率值越高,在极限状况,,系统状态的概率分布趋于()式,=== 简化概率分布()为其中q(t)=1,2,3,4,在此观察t=20,5,,