algoritmo de recocido simulado (SA) La idea básica del algoritmo de flujo

algoritmo de recocido simulado (SA) de la idea básica

Descripción del problema

SA es un algoritmo de optimización heurística azar, recocido simulado proceso físico de un dado iniciar una temperatura inicial por Metropolis muestreo estrategia que tiene la propiedad de salto búsqueda aleatoria en el espacio de la solución, junto con proceso de remuestreo disminución estable .

Los pasos básicos:

给定初温t=t_0，随机产生初始状态s=s_0，令k=0;
Repeat
	Repeat
		产生新的状态S_j=Gnente(s);
		if min{1,exp[-(C(s_j)-C(s))/t_k]}>=random[0,1]
			s=s_j;
	Until 抽样稳定准则满足
	退温t_{k+1}=update(t_k)并令k=k+1;
Until 算法终止准则满足
输出算法搜索结果

Como puede verse, los principales factores que afectan SA resultados óptimos: dos tres principios de función y la temperatura inicial

Requisitos básicos y elementos del algoritmo SA

Requisitos básicos:

• 1, la temperatura inicial es suficientemente alta
• 2, el proceso de enfriamiento es lo suficientemente lenta
• 3, la temperatura final suficientemente baja
  Algoritmo características:
• 1, el estado de expresión
• 2, el espacio móvil define
• 3, para alcanzar el equilibrio térmico
• 4, función de refrigeración: funciones de refrigeración utilizados comúnmente son:
  $a: T_ {k + 1} = The Kid * r, donde r \ in (0.95,0.99)$
  $b: T_ {k + 1} = T_k- \ Delta T, \ Delta T es la longitud de cada paso disminución$

pasos de cálculo SA

• 1, la inicialización, la solución inicial, temperatura inicial, opcionalmente, i, T_0 dado, la temperatura T_f terminado, de modo que el índice de iteración k = 0, The Kid = T_0.
• Para nota: Al seleccionar T_0, lo suficientemente alto como para hacer $E_i / The Kid \ rightarrow 0$
• 2, un generado de forma aleatoria barrio soluciones, calcula un incremento de valor objetivo $j \ in N (i), (N (i) representa la zona de i)$
  $\ Delta f = f (j) = f (i)$
• 3, si $\ Delta f <0$ de manera que i = j vaya al paso 4 (j mejor que i, procede salto incondicional); más una $\ Xi \ en U (0,1)$ Si el $exp (- \ Delta f / The Kid)> \ xi$ luego dejar que i = j (j mejor que i, las transferencias condicionales)
• Nota: Cuando la alta The Kid, búsqueda de área amplia; The Kid baja, la búsqueda local
• 4, cuando se alcanza el equilibrio térmico (el número de ciclos es mayor que n (The Kid)) continúe en el paso 5, de lo contrario ir a la etapa 2
• 5, k = k + 1 The Kid reduce, si The Kid <parada T_f, de lo contrario ir al Paso 2
• Nota: La reducción de The Kid los dos métodos siguientes
  $a: T_ {k + 1} = The Kid * r, donde r \ in (0.95,0.99)$
  $b: T_ {k + 1} = T_k- \ Delta T, \ Delta T es la longitud de cada paso disminución$

SA diagrama de flujo algoritmo