模拟退火算法

 

w模拟退火算法的基本思想 将一个优化问题比拟成一个金属物体，将优化问题的目标函数比拟成物体的能量，问题的解比拟成物体的状态，问题的最优解比拟成能量最低的状态，然后模拟金属物体的退火过程，从一个足够高的温度开始，逐渐降低温度，使物体分子从高能量状态缓慢的过渡到低能量状态，直至获得能量最小的理想状态为止，从而得到优化问题的全局最优解。

 

相似性比较

组合优化问题

金属物体

解

粒子状态

最优解

能量最低的状态

设定初温

熔解过程

Metropolis抽样过程

等温过程

控制参数的下降

冷却

目标函数

能量

 

w基本步骤

w给定初温t=t0，随机产生初始状态s=s0，令k=0；

     Repeat

          Repeat

               产生新状态sj=Genete(s)；

               if min{1,exp[-(C(sj)-C(s))/tk]}>=randrom[0,1]    s=sj;

          Until 抽样稳定准则满足；

          退温tk+1=update(tk)并令k=k+1；

     Until 算法终止准则满足；

     输出算法搜索结果。

算法流程