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发表于 2014-7-26 14:20
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模拟退火算法的模型
4 c/ }# u4 ^- ?- q b
5 E0 B4 w5 \) z" A0 G0 E( F ]1模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。- C% q. p+ \( q" D, T
2模拟退火的基本思想:4 |! d2 X- c. y: \* ?. P+ q
(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. d4 a4 B V# T* t
(2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步:
: y1 T8 h( Q$ }2 q: O3 E p(3) 产生新解S′
5 F/ h7 c4 A' b" r(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数- M4 O' R" `4 X3 |
(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." C7 L! Z+ X. Z9 Q. [8 O
(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序。
1 k* Y+ V1 M( N3 {9 A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。0 P) z0 z3 C5 l* o) p$ P; a( r9 L
(7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步。
2 E/ Y; Q8 ^ u2 ] N模拟退火算法的步骤
3 Z& W/ x! D6 p* d, Q: g0 D2 g) R0 X& t6 q8 A! J7 y
模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤:$ M7 p+ h$ i! z7 _
第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解;为便于后续的计算和接受,减少算法耗时,通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法,如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等,注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构,因而对冷却进度表的选取有一定的影响。
, i: s; S9 V5 e第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生,所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明,对大多数应用而言,这是计算目标函数差的最快方法。" U5 t7 s1 Q# y; E
第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则,最常用的接受准则是Metropolis准则: 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解S,否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解S。- p- I1 f$ e" s0 b/ x, l" X0 Q; b
第四步是当新解被确定接受时,用新解代替当前解,这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现,同时修正目标函数值即可。此时,当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时,则在原当前解的基础上继续下一轮试验。
) J0 x5 I0 S h, K j& L6 d模拟退火算法与初始值无关,算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关;模拟退火算法具有渐近收敛性,已在理论上被证明是一种以概率l 收敛于全局最优解的全局优化算法;模拟退火算法具有并行性。 |
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