使用者43281474270033842021-06-25 20:44:27模擬退火演算法
模擬退火演算法來源於固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最後在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨於平衡的機率為e-ΔE/（kT），其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變數，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合最佳化問題，將內能E模擬為目標函式值f，溫度T演化成控制引數t，即得到解組合最佳化問題的模擬退火演算法：由初始解i和控制引數初值t開始，對當前解重複“產生新解→計算目標函式差→接受或捨棄”的迭代，並逐步衰減t值，演算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基於蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜尋過程。退火過程由冷卻進度表（Cooling Schedule）控制，包括控制引數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
