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文档简介

``````模拟退火算法（ MATLAB实现）xxehstrheje目录1

模拟退火算法及模型物理退火过程组合优化与物理退火的相似性模拟退火算法的基本思想和步骤模拟退火算法的关键参数和操作的设计状态产生函数状态接受函数初温温度更新函数内循环终止准则外循环终止准则目录模拟退火算法的优缺点模拟退火算法实现与应用模拟退火算法及模型1.1物理退火过程退火是指将固体加热到足够高的温度，使分子呈随机排列状态，然后逐步降温使之冷却，最后分子以低能状态排列，固体达到某种稳定状态。模仿自然界退火現象而得，利用了物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性从某一初始温度开始，伴随温度的不断下降，结合概率突跳特性在解空间中随机寻找全局最优解模拟退火算法及模型1.2数学表述在温度T，分子停留在状态r满足Boltzmann概率分布模拟退火算法及模型在同一个温度T，选定两个能量E1<E2，有模拟退火算法基本思想：在一定温度下，搜索从一个状态随机地变化到另一个状态；随着温度的不断下降直到最低温度，搜索过程以概率1停留在最优解模拟退火算法及模型Boltzman概率分布告诉我们：在同一个温度，分子停留在能量小状态的概率大于停留在能量大状态的概率温度越高，不同能量状态对应的概率相差越小；温度足够高时，各状态对应概率基本相同。随着温度的下降，能量最低状态对应概率越来越大；温度趋于0时，其状态趋于1模拟退火算法及模型Metropolis准则（1953）——以概率接受新状态若在温度T，当前状态i

→新状态j若Ej<Ei，则接受j

为当前状态；否则，若概率p=exp[-(Ej-Ei)/kBT]大于[0,1)区间的随机则仍接受状态j

为当前状态；若不成立则保留状态i

为当前状态。模拟退火算法及模型相相似似性性比比较较组合优化问题金属物体解粒子状态最优解能量最低的状态设定初温熔解过程Metropolis抽样过程等温过程控制参数的下降冷却目标函数能量应用举例用模拟退火算法解决如下10个城市的TSP问题模拟退火算法关键参数和操作的设计模拟退火算法关键参数和操作的设计状态产生函数的设计（1）互换操作，随机交换两个城市的顺序；逆序操作，两个随机位置间的城市逆序；插入操作，随机选择某点插入某随机位置。2

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467模拟退火算法关键参数和操作的设计参数设定截止温度tf=0.01;退温系数lam=0.95;内循环次数iLk=20运行过程模拟退火算法的优缺点模拟退火算法的优点质量高；初值鲁棒性强；简单、通用、易实现

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