模拟退火算法——理论篇

最新推荐文章于 2025-03-21 17:54:02 发布
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#模拟退火算法 #算法 #机器学习

模拟退火算法源于物理退火过程，采用Metropolis采样算法，通过设定初始温度、退温函数等关键参数来寻找问题的全局最优解。算法在高温阶段允许较大步长的转移，低温阶段逐渐收敛，适用于复杂优化问题。

模拟退火算法（Simulated Annealing，SA)是模拟物理退火求解组合问题的算法，核心是要理解Metropolis 采样算法，具有算法简单、适用范围广、可靠性高等特点。

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1 算法理论

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态，内能增大；

降温时，粒子逐渐趋近有序，每个温度上都达到平衡态；

常温时，粒子达到基态，内能减为最小。

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