模拟退火算法的应用 退火算法 退火算法-应用领域及示例

模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。作为 模拟退火算法应用,讨论旅行商问题(Travelling Salesman Problem,简记为TSP):设有n个城市,用数码1,…,n代表。温度T的初始值设置是影响 模拟退火算法全局搜索性能的重要因素之一、初始温度高,则搜索到全局最优解的可能性大,但因此要花费大量的计算时间;反之,则可节约计算时间,但全局搜索性能可能受到影响。

退火算法_退火算法 -应用领域及示例

作为 模拟退火算法应用,讨论旅行商问题(Travelling Salesman Problem,简记为TSP):设有n个城市,用数码1,…,n代表。城市i和城市j之间的距离为d(i,j) i,j=1,…,n.TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次的一条回路,且其路径总长度为最短.。

求解TSP的 模拟退火算法模型可描述如下:

解空间 解空间S是遍访每个城市恰好一次的所有回路,是{1,……,n}的所有循环排列的集合,S中的成员记为(w1,w2,……,wn),并记wn+1= w1。初始解可选为(1,……,n)

目标函数 此时的目标函数即为访问所有城市的路径总长度或称为代价函数:

我们要求此代价函数的最小值。

新解的产生 随机产生1和n之间的两相异数k和m,

若k

(w1,w2,…,wk,wk+1,…,wm,…,wn)

变为:

(w1,w2,…,wm,wm-1,…,wk+1,wk,…,wn).

如果是k>m,则将

(w1,w2,…,wm,wm+1,…,wk,…,wn)

变为:

(wm,wm-1,…,w1,wm+1,…,wk-1,wn,wn-1,…,wk).

上述变换方法可简单说成是“逆转中间或者逆转两端”。

也可以采用其他的变换方法,有些变换有独特的优越性,有时也将它们交替使用,得到一种更好方法。

代价函数差 设将(w1,w2,……,wn)变换为(u1,u2,……,un),则代价函数差为:

根据上述分析,可写出用 模拟退火算法求解TSP问题的伪程序:

Procedure TSPSA:

begin

init-of-T; { T为初始温度}

S={1,……,n}; {S为初始值}

termination=false;

while termination=false

begin

for i=1 to L do

begin

generate(S′form S); { 从当前回路S产生新回路S′}

Δt:=f(S′))-f(S);{f(S)为 路径总长}

IF(ΔtRandom-of-[0,1])

S=S′;

IF the-halt-condition-is-TRUE THEN

termination=true;

End;

T_lower;

End;

End

模拟退火算法的应用很广泛,可以较高的效率求解最大截问题(Max Cut Problem)、0-1背包问题(Zero One Knapsack Problem)、图着色问题(Graph Colouring Problem)、调度问题(Scheduling Problem)等等。

参数控制

模拟退火算法的应用很广泛,可以求解 NP完全问题,但其参数难以控制,其主要问题有以下三点:

⑴ 温度T的初始值设置问题。

温度T的初始值设置是影响 模拟退火算法全局搜索性能的重要因素之一、初始温度高,则搜索到全局最优解的可能性大,但因此要花费大量的计算时间;反之,则可节约计算时间,但全局搜索性能可能受到影响。实际应用过程中,初始温度一般需要依据实验结果进行若干次调整。

⑵ 退火速度问题。

模拟退火算法的全局搜索性能也与退火速度密切相关。一般来说,同一温度下的“充分”搜索(退火)是相当必要的,但这需要计算时间。实际应用中,要针对具体问题的性质和特征设置合理的退火平衡条件。

⑶ 温度管理问题。

温度管理问题也是 模拟退火算法难以处理的问题之一。实际应用中,由于必须考虑计算复杂度的切实可行性等问题,常采用如下所示的降温方式:

T(t+1)=k×T(t)

式中k为正的略小于1.00的常数,t为降温的次数

优缺点及改良方式

优点:计算过程简单,通用,鲁棒性强,适用于 并行处理,可用于求解复杂的非线性优化问题。

缺点:收敛速度慢,执行时间长,算法性能与初始值有关及参数敏感等缺点。

经典 模拟退火算法的缺点:

⑴如果降温过程足够缓慢,多得到的解的性能会比较好,但与此相对的是收敛速度太慢;

⑵如果降温过程过快,很可能得不到全局最优解。

模拟退火算法的改进

⑴ 设计合适的状态产生函数,使其根据搜索进程的需要

表现出状态的全空间分散性或局部区域性。

⑵ 设计高效的退火策略。

⑶ 避免状态的迂回搜索。

⑷ 采用 并行搜索结构。

⑸ 为避免陷入局部极小,改进对温度的控制方式

⑹ 选择合适的初始状态。

⑺ 设计合适的算法终止准则。

也可通过增加某些环节而实现对 模拟退火算法的改进。

主要的改进方式包括:

⑴ 增加升温或重升温过程。在算法进程的适当时机,将温度适当提高,从而可激活各状态的接受概率,以调整搜索进程中的当前状态,避免算法在局部极小解处停滞不前。

模拟退火算法的应用 退火算法 退火算法-应用领域及示例

⑵ 增加记忆功能。为避免搜索过程中由于执行概率接受环节而遗失当前遇到的最优解,可通过增加存储环节,将一些在这之前好的态记忆下来。

⑶ 增加补充搜索过程。即在退火过程结束后,以搜索到的最优解为初始状态,再次执行模拟退火过程或局部性搜索。

⑷ 对每一当前状态,采用多次搜索策略,以概率接受区域内的最优状态,而非标准SA的单次比较方式。

⑸ 结合其他搜索机制的算法,如遗传算法、混沌搜索等。

⑹上述各方法的综合应用。

  

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