基于模拟退火的Powell算法：最优冷却时间表研究

本文主要探讨了"论文研究 - 使用基于模拟退火的方法的最佳冷却时间表"，这是一项深入研究在多维全局优化问题求解中的模拟退火算法。模拟退火（SA）是一种强大的随机搜索技术，通过模拟物质在冷却过程中的相变现象来找到全局最优解。文章的核心创新在于提出了一种可变冷却因子（VCF）模型，即Powell模拟退火（PSA）算法。 PSA算法是模拟退火的一个变体，它采用了一种动态调整冷却率的方法，这有助于提高搜索效率，尤其是在寻找多变量测试函数的全局最小值时。与传统的SA算法不同，PSA算法在不需要计算目标函数导数的情况下也能找到解决方案，这在某些情况下可能更为便捷。作者在二维Rosenbrock谷以及其他高维度函数如3、4和8极函数上验证了PSA的有效性，结果显示其在迭代次数和计算时间上表现出明显的优势，能更可靠地收敛到全局最优解或接近最优解。 VCF模型相对于其他冷却策略，如Lundy和Mees、线性、指数和几何冷却，因其灵活的冷却速率调整而表现出更好的性能。这种适应性的冷却策略使得PSA算法能够在复杂的优化环境中展现出优越性。 此外，该研究还展示了PSA算法的实际应用，它被编程在Android智能手机系统（ASS）上运行，这使得该算法具有了便携性和广泛的适用性，特别是在资源受限的移动设备上处理组合优化问题的能力。 这篇论文不仅贡献了一种新颖的优化策略，而且还展示了其在实际问题中的可行性和有效性。这对于理解和改进模拟退火方法在多领域应用中的表现具有重要意义，特别是对于那些寻求高效全局优化算法的科研人员和工程师而言。