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            模擬退火算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:xqq
            時(shí)間: 2023-11-21 22:07:55 1700575675

            一、原理介紹

            模擬退火算法(Simulated Annealing)是一種通用的優(yōu)化算法,最初由Kirkpatrick于1983年提出,靈感來源于固體物理學(xué)中原子的退火過程。簡單來說,模擬退火算法是模擬金屬從高溫狀態(tài)到低溫狀態(tài)冷卻過程中的微觀行為,使得金屬的內(nèi)部結(jié)構(gòu)由無序轉(zhuǎn)變?yōu)橛行虻倪^程。在優(yōu)化問題中,可以將最優(yōu)解看作一個(gè)結(jié)構(gòu)有序的狀態(tài),而將優(yōu)化過程看作從初始狀態(tài)到最優(yōu)狀態(tài)迭代過程的退火過程。

            模擬退火算法的核心思想是利用概率跳出局部最優(yōu)解,以期望更好的全局解。模擬退火算法按照一定的比例降低溫度,從而使搜索范圍減小,最終找到全局最優(yōu)解的概率逐漸增大,隨著時(shí)間的推移,概率逐漸趨近于1。

            二、優(yōu)點(diǎn)分析

            三、缺點(diǎn)分析

            四、代碼示例

            算法核心代碼

            
            /**
             * 模擬退火算法
             * @param func 目標(biāo)函數(shù)
             * @param neighbor 鄰域函數(shù)
             * @param t0 初始溫度
             * @param tn 最小溫度
             * @param alpha 降溫速率
             * @param maxIter 最大迭代次數(shù)
             */
            double simulatedAnnealing(function)> func, function(vector)> neighbor,
                                      double t0 = 1e4, double tn = 1e-4, double alpha = 0.99, int maxIter = 10000) {
                double t = t0; // 當(dāng)前溫度
                vector c = {0, 0}; // 初始解
                double best = func(c); // 初始解的目標(biāo)函數(shù)值
                for (int i = 0; i < maxIter; i++) {
                    vector nc = neighbor(c); // 產(chǎn)生新解
                    double delta = func(nc) - best; // 計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的值差
                    if (delta < 0) { // 新解更優(yōu)
                        c = nc;
                        best = func(nc);
                    } else { // 根據(jù)一定概率接受劣解
                        double p = exp(-delta / t); // 接受概率
                        double r = ((double) rand() / RAND_MAX); // 隨機(jī)數(shù)
                        if (r < p) {
                            c = nc;
                        }
                    }
                    t *= alpha; // 降溫
                    if (t < tn) {
                        break; // 溫度達(dá)到最小值,退出迭代
                    }
                }
                return best;
            }
            

            一個(gè)簡單的例子

            
            /**
             * 實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的例子:在二維平面上尋找離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的點(diǎn)
             */
            
            double distance(vector p) { // 目標(biāo)函數(shù):點(diǎn)到原點(diǎn)的距離
                return sqrt(p[0] * p[0] + p[1] * p[1]);
            }
            
            vector perturb(vector p) { // 鄰域函數(shù):隨機(jī)擾動點(diǎn)的坐標(biāo)
                return {p[0] + ((double) rand() / RAND_MAX - 0.5) * 2.0, p[1] + ((double) rand() / RAND_MAX - 0.5) * 2.0};
            }
            
            int main() {
                srand(time(NULL)); // 初始化隨機(jī)數(shù)生成器
                double ans = simulatedAnnealing(distance, perturb, 1e3, 1e-3, 0.99, 1000);
                cout << ans << endl;
                return 0;
            }
            

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