模拟退火算法原理
模拟退火算法原理如下:
模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法是对热力学中退火过程的模仿。将金属加热到高温,此时金属内部分子热运动非常剧烈,内部的分子结构会出现很大变化;之后让它缓慢降低温度,随着温度的降低,分子热运动的剧烈程度逐渐减弱,内部分子结构变化较小,逐渐趋于稳定。
在寻找问题的最优解时,我们可以先给定一个初始解。此时温度较高,初始解有很大的概率发生变化,产生一个新的解;随着温度的降低,解发生变化的概率逐渐减小。假定我们需要求解一个函数f(x)的最小值,那么模拟退火算法的过程描述如下:
产生新解的方式很多,以二进制编码为例,假如一个解为01001101,可以随机选取一位进行取反。假如选中了第3位,则第3位按位取反,新解为01101101。这个过程有点类似于遗传算法中的基因突变。上述算法描述中每个温度值只产生了一次新解,实际问题中可以产生多次。
算法的关键在于Metropolis准则。如果新解的函数值较小,自然要把新解作为当前解;如果新解函数值较大,则它仍有一定概率被选作当前解。这个概率与df有关,df越大,说明新解越差,它被选作当前解的概率也越小;此外,这个概率还和当前温度有关,当前温度越高,概率越大(类似于分子热运动越剧烈)。
2024-10-17 广告