模拟退火的定义
模拟退火的原理也和金属退火的原理近似：将热力学的理论套用到统计学上，将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子；分子的能量，就是它本身的动能；而搜寻空间内的每一点，也像空气分子一样带有“能量”，以表示该点对命题的合适程度。演算法先以搜寻空间内一个任意点作起始：每一步先选择一个“邻居”，然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。[编辑]模拟退火算法的模型[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。模拟退火的基本思想:(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(2) 对k=1，……，L做第(3)至第6步：(3) 产生新解S′(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数(5) 若Δt′0，然后转第2步。模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤：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。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。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′Random-of-[0,1])S=S′;IF the-halt-condition-is-TRUE THENtermination=true;End;T_lower;End;End模拟退火算法的应用很广泛，可以较高的效率求解最大截问题(Max Cut Problem)、0-1背包问题(Zero One Knapsack Problem)、图着色问题(Graph Colouring Problem)、调度问题(Scheduling Problem)等等。[编辑]模拟退火算法的参数控制问题[1]模拟退火算法的应用很广泛，可以求解NP完全问题，但其参数难以控制，其主要问题有以下三点：(1) 温度T的初始值设置问题。温度T的初始值设置是影响模拟退火算法全局搜索性能的重要因素之一、初始温度高，则搜索到全局最优解的可能性大，但因此要花费大量的计算时间；反之，则可节约计算时间，但全局搜索性能可能受到影响。实际应用过程中，初始温度一般需要依据实验结果进行若干次调整。(2) 退火速度问题。模拟退火算法的全局搜索性能也与退火速度密切相关。一般来说，同一温度下的“充分”搜索(退火)是相当必要的，但这需要计算时间。实际应用中，要针对具体问题的性质和特征设置合理的退火平衡条件。(3) 温度管理问题。温度管理问题也是模拟退火算法难以处理的问题之一。实际应用中，由于必须考虑计算复杂度的切实可行性等问题，常采用如下所示的降温方式：式中k为正的略小于1.00的常数，t为降温的次数。
“模拟退火”算法是源于对热力学中退火过程的模拟，在某一给定初温下，通过缓慢下降温度参数，使算法能够在多项式时间内给出一个近似最优解。退火与冶金学上的‘退火’相似，而与冶金学的淬火有很大区别，前者是温度缓慢下降，后者是温度迅速下降。
模拟退火法(SA)和遗传算法(GA)的专业解释?
模拟退火来自冶金学的专有名词退火,退火是将材料加热后再经特定速率冷却，目的是增大晶粒的体积，并且减少晶格中的缺陷。材料中的原子原来会停留在使内能有局部最小值的位置，加热使能量变大，原子会离开原来位置，而随机在其他位置中移动。退火冷却时速度较慢，使得原子有较多可能可以找到内能比原先更低的...
模拟退火法的详细简介
模拟退火的原理也和金属退火的原理近似：将热力学的理论套用到统计学上，将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子；分子的能量，就是它本身的动能；而搜寻空间内的每一点，也像空气分子一样带有“能量”，以表示该点对命题的合适程度。演算法先以搜寻空间内一个任意点作起始：每一步先选择一个“邻居”...
模拟退火算法是模拟什么的过程
模拟退火算法是模拟固体物理学中退火过程的优化算法。在固体物理学中，当将物质加热到足够高的温度时，其原子排列随温度升高呈现出随机性，称为液态状态。然而，当物质温度下降时，原子将重新排列并自组装成为晶体结构，热力学的平衡状态。因此，退火过程涵盖了从高温液态状态到低温晶体结构的过程，搜索算法的...
模拟退火原理介绍
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...
什么是模拟退火???
模拟退火算法是一种常用的全局优化算法，它可以在复杂的搜索空间中寻找最优解，被广泛应用于组合优化、图像处理、机器学习等领域。下面将分别介绍模拟退火算法可以解决的几类问题。一、组合优化问题 模拟退火算法可以应用于许多组合优化问题，如旅行商问题、背包问题、任务调度问题等。这些问题都是在一组限制...
模拟退火算法
模拟退火算法是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法是一种通用的优化算法，其物理退火过程由加温过程、等温过程、冷却过程这三部分组成。原理：模拟退火的原理也和金属退火的原理近...
模拟退火算法介绍
2、模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一...
模拟退火法的介绍
模拟退火算法（Simulate Anneal Arithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明。而V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。
模拟退火法[1,]
模拟退火法主要有三种:(1)MSA算法(Metropolis Simulated Annealing);(2)HBSA算法(Heat Bath Simulated Annealing);(3)VFSA算法(Very Fast Simulated Annealing)。图8.5 模拟退火MSA算法程序流程图 前面介绍的利用 Metropolis接受准则的算法就是经典的模拟退火法。图8.5为模拟退火 MSA算法的程序流程图...
模拟退火算法详解
模拟退火算法，源于金属退火过程的启发，是一种通过模拟物理冷却过程来寻找全局最优解的随机寻优算法。1. 原理：金属退火是金属加热后缓慢冷却，使其内部粒子有序排列的过程。模拟退火算法借鉴了这一原理，通过在解空间中随机移动并以一定概率接受能量增大的解，以寻找全局最优解。2. 机制：算法从高温度...
逄辉丽珠： 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法,其出发点是基于物理中固...
织金县18768614474： 什么是退火算法? - ？
逄辉丽珠： 退火算法 Simulate Anneal Arithmetic (SAA,模拟退火算法) 模拟退火算法 模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在...
织金县18768614474： 模拟退火法(SA)和遗传算法(GA)的专业解释? - ？
逄辉丽珠： n局部搜索,模拟退火,遗传算法,禁忌搜索的形象比喻:为了找出地球上最高的山,一群有志气的兔子们开始想办法.1.兔子朝着比现在高的地方跳去.他们找到了不远处的最高山峰.但是这座山不一定是珠穆朗玛峰.这就是局部搜索,它不...
织金县18768614474： 模拟退火算法是什么 - ？
逄辉丽珠： 其实你别想象的太复杂,它的思想搞清楚就好了,他首先是个算法,这个算法的目的是求解,精髓是求最优解,它能使解在迭代过程中跳出局部最优的陷阱,怎么跳出的,是通过接受不好的解,继续迭代,这样就可以从整体上考虑,求出最优解.这是它的精髓,知道这个思想之后,看看程序代码,就可以理解了.希望能帮你.
织金县18768614474： mcm 模拟退火算法 有什么用 - ？
逄辉丽珠： 模拟退火是一种优化算法,它本身是不能独立存在的,需要有一个应用场合,其中温度就是模拟退火需要优化的参数,如果它应用到了聚类分析中,那么就是说聚类
织金县18768614474： 比较模拟退火算法和遗传算法相同点和不同点？
逄辉丽珠： 模拟退火的话进化是由参数问题t控制的,然后通过一定的操作产生新的解,根据当前解的优劣和温度参数t确定是否接受当前的新解. 遗传算法主要由选择,交叉,变异等操作组成,通过种群进行进化. 主要不同点是模拟退火是采用单个个体进行进化,遗传算法是采用种群进行进化.模拟退火一般新解优于当前解才接受新解,并且还需要通过温度参数t进行选择,并通过变异操作产生新个体.而遗传算法新解是通过选择操作进行选择个体,并通过交叉和变异产生新个体. 相同点是都采用进化控制优化的过程.
织金县18768614474： 模拟退火算法优化BP神经网络 - ？
逄辉丽珠： bp神经元网络的学习过程真正求解的其实就是权值的最优解,因为有可能会得出局部最优解,所以你才会用模拟退火来跳出局部最优解,也就是引入了逃逸概率.在这里你可以把bp的学习过程理解成关于 误差=f(w1,w2...) 的函数,让这个函数在模拟退火中作为目标函数,再加上模拟退火的一些初始参数(初始温度啊,退火速度啊等等),就能找到权值解空间的一个不错的最优解,就是一组权向量.把权向量带入到bp当中去,输入新的对象,自然就能算出新的输出了.算法学习要脚踏实地,你要先学会神经元,在学会退火,两个的结合你才能理解.
织金县18768614474： 什么情况下量子退火算法优于模拟退火算法 - ？
逄辉丽珠： 1、模拟退火算法是一种新的随机搜索方法,它是近年来提出的一种适合于解决大规模组合优化问题的通用而有效的近似算法.与以往的近似算法相比,模拟退火算法具有描述简单、使用灵活、运用广泛、运行效率高和较少受到初始条件约束等...
