固体退火原理下的MATLAB模拟退火算法详解

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0 下载量 45 浏览量 更新于2024-08-07 收藏 81KB DOC 举报
模拟退火算法是一种源自固体物理中的退火过程,用于解决复杂的组合优化问题。它通过模拟固体冷却过程中粒子状态的转变,将算法应用于计算机科学中的搜索优化。该算法的核心思想是随机搜索和局部最优解的接受策略,旨在找到全局最优解。 算法流程包括以下几个关键步骤: 1. 初始化:设定初始参数,如初始温度T(初始时较大,随着迭代逐渐降低),初始解S,以及每一步的迭代次数L。温度T代表了当前搜索的“热度”,较大的T允许接受更多次可能较差的解。 2. 迭代过程:对于每个温度T,进行多次循环,每次循环包含以下步骤: - **产生新解**:使用产生函数,如元素替换、互换等,从当前解S生成一个邻域内的新解S',以保持搜索效率。 - **计算目标函数差**:计算新解S'相对于旧解S的评价函数C(S')和C(S)之间的差值Δt'。 - **接受准则**:若Δt'<0,新解必然接受;若Δt'≥0,则以接受概率P = exp(-Δt'/T)决定是否接受新解。这是Metropolis准则的应用,确保算法逐渐趋向于更低的能量状态(目标函数值)。 - **终止条件**:当连续几个新解都被拒绝或达到预定的停止条件(如达到最大迭代次数或目标函数变化较小)时,算法结束。 3. 冷却过程:随着时间的推移(T逐渐减小),算法模拟固体冷却的过程,直到温度接近于零,这时得到的解更可能接近全局最优解。 4. 新解产生和接受的关键在于选择适当的产生函数和冷却进度表,它们影响了搜索的效率和结果的质量。产生函数决定了搜索空间的结构,而冷却进度表则控制了温度下降的速度和策略。 模拟退火算法是一种有效的全局优化方法,尤其适用于具有大量局部最优解的问题,如旅行商问题、组合优化等。通过结合随机性、局部搜索和温度调整,它能够在众多解决方案中找到相对较好的解。在实际应用中,Matlab作为一种流行的编程语言,提供了实现模拟退火算法的工具和环境,方便用户进行算法开发和测试。
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