模拟退火算法的基本原理

最新推荐文章于 2024-05-25 08:30:00 发布

fogmen

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文章标签：算法优化

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模拟退火算法是一种启发式蒙特卡罗方法，常用于解决最优化问题。它从随机选择的初始模型开始，通过随机扰动生成新模型，并依据Metropolis算法决定是否接受新模型，以在高温阶段跳过局部极小值。随着温度的缓慢降低，算法最终收敛于全局最优解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

模拟退火算法（SA, Simulated Analnggggg）是一种启发式的蒙特卡罗（Monte Carlo）方法。这种算法是在给定的模型空间内搜索墓边函数达到全局极小值的最优模型，它已用于各种最优化问题计算。常规的模拟退火法即Kirkpatrick等（1983）提出的Metropolis算法（Metropolis SA），包括以下步骤：

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