TA的每日心情 | 奋斗 2024-7-1 22:21 |
|---|
签到天数: 2014 天 [LV.Master]伴坛终老
- 自我介绍
- 数学中国站长
群组: 数学建模培训课堂1 群组: 数学中国美赛辅助报名 群组: Matlab讨论组 群组: 2013认证赛A题讨论群组 群组: 2013认证赛C题讨论群组 |
2#
发表于 2014-7-26 14:20
|只看该作者
|
|邮箱已经成功绑定
模拟退火算法的模型
?6 X7 [7 p E, N. P" f
" ~- c# h. l9 ~1 ]' q% h4 }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。1 k$ h! C9 Z. p K# f3 E' }
2模拟退火的基本思想:/ h' m# q4 W( G9 T' W% `! A
(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
" `' d$ }6 V5 ~# g$ N(2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步:
7 F) A% w3 V9 z/ M$ f8 g7 H(3) 产生新解S′: G" p8 j- t1 e* ? C$ v- `6 K
(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数4 y9 W9 ^$ H3 \& k& x1 v
(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.
, R& a7 h$ h' R* l n3 @* o" z(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序。8 B* i/ ?; _6 z2 ~6 W" h! z% O) i
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。, B$ n# [ e' c$ k! ?$ `
(7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步。
( t( s. w9 l: G& z( @模拟退火算法的步骤6 y; Y6 O6 v# ?' o3 i r
# @% {" j, P3 _9 l( u, r9 j0 J/ i模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤:2 H/ I* i- O9 v' i9 K0 q
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。
6 A* f" u7 V1 h: r5 Q& h6 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。' a7 t+ l5 L1 E7 Q5 I
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。3 {4 y- s8 d0 a$ h. H9 ?2 \
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。% K& [, h. t$ m/ Z; ^
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。 |
|