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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
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0 c5 T5 o. ~" M8 m- p8 F5 _. {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 ?. z; |9 o+ d. R, r! j# V$ K2模拟退火的基本思想:5 G) M) ?3 _' T3 v$ h* V6 V; |( ^8 ?
(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 b1 t! Q; V# E$ t* C Z+ m
(2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步:% d* b. Q. N, B* D
(3) 产生新解S′
. e( t" J. E! S* w1 }3 t& W(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数7 A/ l2 u# K, ]0 c$ A
(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.2 J3 N6 ~& }* e. }6 k4 p4 J. U
(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序。
+ E3 ^3 m6 i; ^# X6 u2 s' 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。0 E" z5 j/ A0 v, G" @' X3 D' [
(7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步。% V- o6 G* o9 U, o. E! z: ]9 }
模拟退火算法的步骤
5 o! N( R q' r+ v5 c ` R5 H0 B7 V+ Q% B+ D
模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤:& z) ?5 Q+ Q# u
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。, q3 F6 q" @1 ]2 b! t( N6 s# }
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。
& g' i; E# P% v5 @: o8 s; x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。 c( G% T. ^: V+ ~/ }* 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。
5 h. j: m3 {8 a, G/ w. B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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