神经网络模拟退火算法及其应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

人工智能（Artificial Intelligence）一直是一个热门话题。近年来，随着深度学习（Deep Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）等新兴的机器学习方法的出现，人工智能在多个领域都取得了重大的突破。但是，现阶段的人工智能系统仍然存在很多缺陷，比如对复杂的非线性决策问题表现不佳、无法处理大规模数据等。因此，基于模拟退火算法（Simulated Annealing）的方法被提出用于解决优化问题（Optimization Problem）。由于模拟退火算法具有高度概率论的性质，使得它很好的解决了复杂系统中寻找全局最优解的问题。本文将首先对模拟退火算法进行介绍，并阐述其工作原理；然后，将介绍一种适用于多项式函数的模拟退火算法——多目标模拟退火算法（Multi-Objective Simulated Annealing），并给出一个实际案例——求解多维函数的极值点。最后，通过实验结果证明多目标模拟退火算法比传统单目标模拟退火算法更加有效，并给出此算法的扩展，即多目标蚁群算法（Multi-Objective Ant Colony Algorithm）。

2.模拟退火算法简介

模拟退火算法（Simulated Annealing）是由石德隆·J·戴克斯（）、詹姆斯·米切尔斯（James McCarty）、约翰·萨缪尔森（John Szymerski）于20世纪80年代提出的一种寻找全局最优解的优化算法。它的主要特点是采用一定概率接受温度较低的一个状态作为新的起始状态，从而使搜索向局部最优方向逼近，避免陷入局部最大值或局部最小值。算法的运行过程可以分成若干个阶段，称为温度