并行模拟退火算法：优化复杂函数的高效策略

"该文提出了一种用于解决工程中多极值点复杂函数优化问题的完全异步并行模拟退火算法。通过在一定时间内将一条马尔科夫链分割成多条，结合多种改进策略，实现了算法的可扩展并行效果，增强了其应用灵活性。实验证明，这种方法能显著提高算法的收敛速度。" 本文主要讨论的是在优化复杂函数问题上的一个创新方法——异步并行模拟退火算法。模拟退火算法是一种基于物理退火过程的全局优化技术，常用于解决多模态优化问题，即那些具有多个局部最优解的问题。在传统的模拟退火算法中，优化过程由一个单一的马尔科夫链来描述，这可能导致算法陷入局部最优而无法找到全局最优解。 在工程实际中，遇到的复杂函数往往存在多个极值点，使得优化更具挑战性。为了解决这一问题，作者提出了一种全新的策略，即完全异步的粗粒度并行模拟退火算法。该算法的核心思想是在设定的时间段内，将原先的一条马尔科夫链分解为多条，每条链独立进行搜索，这样可以同时探索不同的解决方案空间，避免过早收敛到局部最优。同时，结合其他增强算法的方法，如温度调度、接受概率调整等，能够更有效地寻找全局最优解。 并行化处理是提高算法效率的关键，这里的“完全异步”意味着各个链之间没有严格的同步要求，每个处理器可以根据自身状态独立运行，这样就允许了更高的并行性和更好的可扩展性。随着处理器数量的增加，算法的性能可以线性提升，大大加快了收敛速度。 实验结果证实，这种并行模拟退火算法在解决多极值点复杂函数优化问题时，表现出显著的性能优势，能够更快地收敛到全局最优解，对于需要快速求解大规模优化问题的工程应用具有重要意义。此外，算法的灵活性也得到了提升，适应性强，能够处理不同类型的复杂函数优化任务。 这篇论文提出的异步并行模拟退火算法是对传统模拟退火算法的重要改进，它结合并行计算的威力，有效解决了复杂函数优化中的收敛速度问题，对于优化控制、动力学系统建模等领域提供了新的优化工具。