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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
- C5 ]4 {) ]; B2 ^* `1 J
$ a' K: M, Y$ y7 e4 Q/ r1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。
" G. A2 @4 r: o1 q! [5 P2模拟退火的基本思想:, ?* F. J+ N: C. H$ S& x c V3 h/ x
(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L5 [- M6 `- N1 a( J, j8 z% P2 y) \) y
(2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步:
% {9 ~' U6 L- r" A. ~1 u(3) 产生新解S′7 D- p5 {' q0 { K% V
(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数2 j6 S5 q, w. e, K
(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.( V' @3 c* l0 {) ?7 Q
(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序。" W+ G1 [ ^# S. |
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。 i$ J! m: Z* ]9 b4 o
(7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步。
+ _5 y4 _; y: K9 _) r3 v* }6 W模拟退火算法的步骤 v9 h1 e( ^4 p1 s
7 a8 m& H* r T9 I% u+ m模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤:3 F! N0 t* }' {* V* a0 Y) k9 B- w
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。
+ w; {- Z- E; S' ]# H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。
/ Q. n* h6 g9 h- ]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。, f( o. d. X0 X
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。
, |, I& S- v! u! K- l/ e0 S: g( f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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