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文档介绍

文档介绍:模拟退火算法 (Simulation Annealing) 及其改进
目录
搜索算法简介
模拟退火算法的原理
模拟退火算法的应用
英文文献介绍
参考文献
搜索问题
最小最优解的搜索
局部最优
全局最优
除对当前的位置外,对环境无任何感知。
搜索算法
盲目搜索与启发式搜索
按照预定的控制策略实行搜索,在搜索过程中获取的中间信息不用来改进控制策略,称之为盲目搜索,反之,称为启发式搜索。
盲目搜索
深度优先、广度优先、代价优先、向前、向后、双向等
启发式搜索
爬山法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子蚁群算法等等
贪心算法
222
模拟退火算法的起源
物理退火过程
加温过程
等温过程
冷却(退火过程)
1953年,由Metropolis最早提出模拟退火算法的思想
1983年,由kirkpatrick等将模拟退火的思想成功引入组合优化领域。
目前,模拟退火算法已经应用到各门学科中以解决非线性系统的优化问题。
理论上已证明,模拟退火算法是一个全局最优算法,而且以概率1接近最优值。
Metropolis接受准则
Metropolis
模拟退火算法与物理退火的关系
模拟退火算法
物理退火

粒子状态
最优解
能量最低态
设定初温
熔解过程
Metropolis采样过程
等温过程
控制参数T下降
冷却
目标函数
能量
模拟退火算法的基本流程
流程图及伪代码

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