模拟退火

✍ dations ◷ 2025-11-28 01:49:30 #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 $E(s)$ $E(s)$ 最低的状态 $s {\displaystyle s}$ $s$

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