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模式識別：模擬退火算法&禁忌搜索算法PatternRecognition主講人：胡雪梅導(dǎo)師：黃嵐指導(dǎo)老師：王巖時間：2015/10/192023/9/21模擬退火算法&禁忌搜索算法模擬退火算法禁忌搜索算法

模擬退火算法&禁忌搜索算法模擬退火算法源自于物理學(xué)鍛造技術(shù)和退火現(xiàn)象，在1953年由Metropolis所提出來的。固體物質(zhì)退火過程與一般組合優(yōu)化問題相似。算法起源在圖2.1之中，開始狀態(tài)下物體的分子狀態(tài)是無序的，然后進行高溫處理，物體分子變得活躍并分散開來，到達最高溫時內(nèi)能最大，逐漸冷卻時各個物體分子漸漸變得有序并開始尋找一個最佳平衡點，如果溫度降得足夠慢，那么到達最終態(tài)時內(nèi)能將最小，分子將排列的最為有序。退火過程模擬退火算法就是模仿鍛造技術(shù)的退火方法來找到整個解空間下的最終收斂狀態(tài)以達到尋找最優(yōu)解的目的。算法基本思想由初始解和控制參數(shù)的初值開始，對當前解重復(fù)“產(chǎn)生新解

計算目標函數(shù)差

判斷是否接受

接受或舍棄”的迭代，并逐漸衰減t值，算法終止時的當前解即為近似最優(yōu)解。算法步驟(1)初始化：初始溫度T(充分大)，初始解狀態(tài)S(是算法迭代的起點)，每個T值的迭代次數(shù)L；

(2)對k=1，……，L做第(3)至第6步：

(3)產(chǎn)生新解S′；

(4)計算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)為評價函數(shù)；

(5)若Δt′<0則接受S′作為新的當前解，否則以Metropolis準則接受S′作為新的當前解；

(6)如果滿足終止條件則輸出當前解作為最優(yōu)解，結(jié)束程序；

(7)T逐漸減少，且T->0，然后轉(zhuǎn)第2步；模擬退火算法&禁忌搜索算法算法特點與初始值無關(guān)，算法求得的解與初始解狀態(tài)S無關(guān)；以概率l收斂于全局最優(yōu)解的全局優(yōu)化算法；模擬退火算法具有并行性；模擬退火算法&禁忌搜索算法算法應(yīng)用實例兔子醉酒

兔子喝醉了。它隨機地跳了很長時間。這期間，它可能走向高處，也可能踏入平地。但是，它漸漸清醒了并朝最高方向跳去。旅行商問題(TSP,TravelingSalesmanProblem)有N個城市，要求從其中某個問題出發(fā)，唯一遍歷所有城市，再回到出發(fā)的城市，求最短的路線。旅行商問題屬于所謂的NP完全問題，精確的解決TSP只能通過窮舉所有的路徑組合，其時間復(fù)雜度是O(N!

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