模拟退火算法简单理解

最新推荐文章于 2025-02-25 09:46:58 发布

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分类专栏：深度学习机器学习优化算法文章标签：模拟退火算法全局最优解

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/H_hei/article/details/86559795

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模拟退火算法是一种通用优化算法，灵感来源于物理中的退火过程，用于在大规模搜索空间中寻找全局最优解。该算法通过模拟固体退火过程的加温、等温和冷却阶段，理论上以概率1收敛于全局最优解。算法包括状态空间、状态转移概率和温度管理等要素，并在VLSI、调度、机器学习等领域有广泛应用。其优势在于不受初始解影响，能跳出局部最优，但也存在参数控制难题，如初始温度、退火速度和温度管理。

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模拟退火算法

算法流程图
在这里插入图片描述

1. 引言

模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）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 。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。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理论上以概率1收敛于全局最优，在工程中有比较广泛的应用，如VLSI、生成调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。

2. 原理

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。