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【转】模拟退火算法心得
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作者:
我要吃章鱼丸子
时间:
2016-4-11 17:37
标题:
【转】模拟退火算法心得
模拟退火算法心得
本文属于原创,make by 刘润佳,转载请注明出处。
( }2 r. j/ i! D) ^$ a7 h
* h4 m- r: H& R4 Z
文件
http://www.cnblogs.com/growing/archive/2010/12/16/1908255.html
5 B0 S' X8 z" A& ]. \+ V& g
由于在做一些Sat(可满足性问题)的事情,所以也尝试了多种方法来求解,其中模拟退火算法是一种不完全方法。首先看看模拟退火算法的思想:
; c$ K. G1 i- n6 Z. E
一、模拟退火算法的起源
. I* z ?1 q& {/ J! p9 y |
1)它受益于物理退火过程
. k: X5 O* [9 H2 Z* _+ o
加温过程
( W$ R9 i* Q- i
等温过程
0 A9 E- L0 e* v5 X3 ?; Z* }5 I
冷却(退火)过程
- t! U/ T- n- h0 A% q w p8 _
2)等温下热平衡过程可用Monte Carlo方法模拟,计算量大。
7 ^" I$ _2 l1 O, F' R W3 Z
3)1953年,Metropolis提出重要性采样法,即以概率接受新状态,称Metropolis准则,计算量相对Monte Carlo方法显著减少。
& Z b5 V5 g& r$ `
5 c+ j5 Q5 p6 R" h& f
4)1983年,Kirkpatrick等提出模拟退火算法,并将其应用于
组合优化问题
的求解。
8 f% N: h/ H9 I( f1 G8 N' N
二、模拟退火的基本思想
9 \8 W ]* Z3 Z j, d
它可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。
0 i' v) [% x2 F) J7 u9 S1 O
(1) 初始化:初始温度T(充分大),初始解状态S(是算法迭代的起点), 每个T值的迭代次数L
(2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步:
(3) 产生新解S′
(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数
(5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解,否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解.
(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序。终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。
(7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步。
$ ^ h2 T: D# R p' w# r
三、模拟退火算法的流程
! V: K6 f; a! V" ~9 J# V/ k
$ _2 z) N& `& u6 l& I; p8 v1 u6 _
四、需注意因素
: J" @( S2 d+ _# s
* d. K8 p% a) U% R
9 t t5 P0 ^/ ~- |! }9 K/ T4 _
# N& ~4 s% h9 Z
S& P; f$ i5 u
, o9 a- v) i# J& U7 f) ^
% d* j. M g/ a9 d+ E3 F, ~1 J8 N
& ~, s; T) h/ @. ?4 x
4 \0 k9 y v2 K2 r) s( G
. @; ?6 d; g0 n9 N5 {* x
五、本人的心得
: O/ _/ [* S4 E, s
在使用模拟退火算法求解Sat问题时,遇到了几个问题,觉得有必要提出来探讨一下,这也是模拟退火算法需要注意的地方:
+ `/ o) d: O% ?3 w' C
1)温度的设定及其变化函数;
* N; u6 }. D7 ] g- `; x8 d
2)在每个温度值下,进行尝试的次数;
. M! |6 p# h" P q. E3 X1 C3 I
3)评估函数选取问题。
3 S& c* ~& o% V3 y6 S
这三个问题我觉得需要经过不断的实验得出一个最优值,目前本人的研究及实验都很有限,得出这几个结论未必正确,如果有新的建议可以提出,谢谢。同时,由于本人目前还没有找到自认为比较合理的解决方案,所以具体算法及所列三个问题将在后期发布,有兴趣者可以留意。
. R; y8 o+ d. T& X3 p
+ O+ n( M7 w- b& N6 ]
; O% e( O% O* q* E: {; N# J; N$ h
' B2 `$ Y0 z5 ^! m1 {9 a
% N" Y4 y; N3 U+ Z" V. k2 ~
* l$ N4 S$ K f) n+ w
% p' g' g' b" G% G$ h8 \# s0 M' a8 {
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