模拟退火算法源于固体退火原理，是一种全局优化算法。该算法通过设定初始温度和解空间，按照Metropolis准则接受或舍弃新解，以达到全局最优解。在每个温度阶段进行多次迭代，温度逐渐降低，最终找到接近最优解的解决方案。算法具有并行性和与初始值无关的特性。
'''
2019.12
'''
总：
自己理解：可以求全局最优解，是梯度下降法的改进
官方解释：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，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
1710
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
