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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
. U- i2 S. ~: ?+ ]' q5 o
' L, Q" ?( S' a1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。0 t, N, Y9 a' i1 z
2模拟退火的基本思想:
9 ~( _6 s' S! k: _(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- J, |0 _/ W* s* ^1 S4 Q
(2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步:7 w. m2 a. {6 \" k' r0 Q& E
(3) 产生新解S′
% |1 }7 L5 [' Q/ @(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数
5 p p. r! k3 l. \- R* p( ?* U(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.9 ^, F& i; m5 e; _5 E& J
(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序。5 @- ~' U/ Y0 [6 s8 P! e
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。/ k0 p/ ?* [+ X/ X- _2 b3 p
(7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步。1 G5 ~+ P9 I/ _7 j* O) g& N
模拟退火算法的步骤& Q5 m2 B# ]+ C7 V; T4 z7 C" V
4 O/ Y1 X8 N, M/ E# s" y* Q! x) E模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤:
X; D0 P+ S3 I; K9 Y6 Q! E! N! {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。
2 C4 s; B8 `! C; G3 e: w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。" ?4 C/ |; R6 o$ v
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。5 X- {/ X3 y6 v& l2 h
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。: r9 S9 U# B4 J) k: C% }
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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