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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6 e* Q( }. ~& ]( _' r; f$ I, T
- q& n" n$ v. v1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。. h) D4 p9 B# Z; N( p
2模拟退火的基本思想:) m2 k2 v7 e L3 g
(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 g1 e& d' Q- D7 i/ k(2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步:
. O4 Z+ U; G- E3 |1 K(3) 产生新解S′ b2 Z, V0 o. G7 Z
(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数9 z% q2 F2 F& j
(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.
5 N. i2 e( f" p8 V% }' b" Y% ^+ W(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序。, {' m# x6 t& {9 Z" |1 A7 T
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。1 l) x1 U( i( \5 M5 r; B# g* i) m
(7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步。$ `( Q; c( [1 c1 m) i6 F" ?
模拟退火算法的步骤" Z' ?1 ^. x( T
" x. J) c, y$ {模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤: Z" ]" F- m6 w' z4 S; d9 m5 z
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。
8 \# s" N" @1 q0 q- G, {3 q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。' x: I' G. ^- p: }
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。- i1 ^0 c( ?/ ~) C' C
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。, F) O l" m: T: E0 z$ k3 U
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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