模拟退火

✍ dations ◷ 2024-12-23 14:30:45 #算法,最优化算法,蒙地卡罗方法

模拟退火是一种通用概率算法,常用来在一定时间内寻找在一个很大搜寻空间中的近似最优解。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年也独立发明此算法。

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位置。

模拟退火的原理也和金属退火的原理近似:我们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。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。

可以证明,模拟退火算法所得解依概率收敛到全局最优解。

由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解,并定义一个足够大的数值作为初始温度。

迭代过程是模拟退火算法的核心步骤,分为新解的产生和接受新解两部分:

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1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。

迭代过程的停止准则:温度T降至某最低值时,完成给定数量迭代中无法接受新解,停止迭代,接受当前寻找的最优解为最终解。

在某个温度状态T下,当一定数量的迭代操作完成后,降低温度T,在新的温度状态下执行下一个批次的迭代操作。

寻找能量 E ( s ) {\displaystyle E(s)} 最低的状态 s {\displaystyle s}

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