算法理解-模拟退火

本文介绍了模拟退火算法的求解流程,包括初始解的产生、劣解接受概率(Metropolis准则)和温度更新。通过R语言实现,详细阐述了算法在解决特定函数优化问题中的应用,并提供了算法流程图和相关代码示例。此外,还提及了与其他算法如粒子群和遗传算法的比较。

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求解函数

以求解以下这么一个函数为例子,实现代码为R语言

f(x)=xsin(10πx)+2x[1,2]

其函数图像为:
suitFun

求解流程与概念

初始解的产生

又称做状态产生函数,通常由两部分组成:
1)第一次产生候选解的分布函数。
2)第一次产生候选解不满足条件的情况下,再次产生解的分布函数。
下面采用的是标准差为2的正态分布、标准差为3的正态分布。其中要注意的是状态产生函数(领域函数)的出发点应该是尽可能保证产生的候选解遍布全部的解空间。

劣解接受概率(Metropolis准则)

又称做状态接受函数,这里是模拟退火法这个名字的来源,模仿固体退火原理,随着温度(迭代次数上升)的下降,能量逐渐稳定。即劣解的接受概率 p 逐渐下降,其公式为:

p={
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