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模式识别：模拟退火算法&禁忌搜索算法PatternRecognition主讲人：胡雪梅导师：黄岚指导老师：王岩时间：2015/10/192023/9/21模拟退火算法&禁忌搜索算法模拟退火算法禁忌搜索算法

模拟退火算法&禁忌搜索算法模拟退火算法源自于物理学锻造技术和退火现象，在1953年由Metropolis所提出来的。固体物质退火过程与一般组合优化问题相似。算法起源在图2.1之中，开始状态下物体的分子状态是无序的，然后进行高温处理，物体分子变得活跃并分散开来，到达最高温时内能最大，逐渐冷却时各个物体分子渐渐变得有序并开始寻找一个最佳平衡点，如果温度降得足够慢，那么到达最终态时内能将最小，分子将排列的最为有序。退火过程模拟退火算法就是模仿锻造技术的退火方法来找到整个解空间下的最终收敛状态以达到寻找最优解的目的。算法基本思想由初始解和控制参数的初值开始，对当前解重复“产生新解

计算目标函数差

判断是否接受

接受或舍弃”的迭代，并逐渐衰减t值，算法终止时的当前解即为近似最优解。算法步骤(1)初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L；

(2)对k=1，……，L做第(3)至第6步：

(3)产生新解S′；

(4)计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数；

(5)若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以Metropolis准则接受S′作为新的当前解；

(6)如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序；

(7)T逐渐减少，且T->0，然后转第2步；模拟退火算法&禁忌搜索算法算法特点与初始值无关，算法求得的解与初始解状态S无关；以概率l收敛于全局最优解的全局优化算法；模拟退火算法具有并行性；模拟退火算法&禁忌搜索算法算法应用实例兔子醉酒

兔子喝醉了。它随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，它渐渐清醒了并朝最高方向跳去。旅行商问题(TSP,TravelingSalesmanProblem)有N个城市，要求从其中某个问题出发，唯一遍历所有城市，再回到出发的城市，求最短的路线。旅行商问题属于所谓的NP完全问题，精确的解决TSP只能通过穷举所有的路径组合，其时间复杂度是O(N!

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