matlab智能算法之模拟退火算法

本文详细介绍了模拟退火算法的起源、物理退火流程,包括加温、等温、冷却过程,并阐述了其在组合优化问题中的应用。模拟退火算法在解决n元函数极小值、二元函数极小值、货物配送规划和旅行商问题(TSP)等方面展示了强大的能力。此外,文章还讨论了算法的优缺点和可改进方向,例如与其他智能算法结合或调整退火参数来提高效率。

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1.起源

模拟退火算法来源于热力学中固体物质的退火冷却过程 (退火是一种金属热处理工艺,指的是将金属缓慢加热到一定温度,保持足够时间,然后以适宜速度冷却)

2.物理退火流程

模拟退火的算法思想是参考物理退火的过程而来,物理退火的过程为:加温过程 -> 等温过程 -> 冷却过程

2.1 加温过程

通过加温,增强粒子的热运动,让各部分变得均匀。当温度足够高时,固体将熔解为液体,从而消除原先系统中可能存在的非均匀状态,保证后续进行的过程是从平衡态开始,由于是加温过程温度上升,所以该过程系统能量增加。

2.2 等温过程

对于与周围环境交换热量而温度保持不变的封闭系统,系统状态的自发变化总是朝着自由能减少的方向进行,当自由能达到最小时,系统达到平衡态

2.3 冷却过程

通过一定速率对液体进行冷却,减弱粒子的热运动并趋于有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,能量减为最小,

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