算法简介
退火算法(Simulated Annealing)是一种全局优化算法,用于在搜索空间中找到最优或近似最优解。它通过模拟固体退火的过程来搜索解空间,并在搜索过程中允许一定程度的不稳定性和随机性。
算法原理:
- 初始化一个初始解,并确定初始温度和退火率。
- 在每个温度下,通过扰动当前解来生成一个新解,或者选择随机移动到相邻解。
- 根据目标函数的变化和温度计算接受概率,决定是否接受新解。
- 不断降低温度,使得接受新解的概率逐渐减小,从而逐步收敛到最优解或近似最优解。
退火算法的关键在于合理设置初始温度、退火率和停止条件,以及根据具体问题设计合适的目标函数和邻域结构。
算法原理
退火算法(Simulated Annealing)是一种元启发式优化算法,模拟了固体退火过程中的原子热运动,在解空间中通过接受劣解的策略来搜索最优解。退火算法主要用于解决组合优化问题和全局优化问题,在寻找最优解时具有较好的效果。
退火算法的基本原理如下:
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