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文档简介

1、第8讲：现代启发式算法-模拟退火算法现代启发式算法v别名 Meta-solution Modern heuristicsv含义（其一） 启发性方法的有机结合现代启发式算法v含义（其二） 模拟某些现象uSimulated Annealing法 (退火現象)uTabu Search （大脑的思考过程）uGenetic Algorithm （遺伝现象）v含义（其三） 通过改变参数可以得到的各种“无限运行时间”近似算法（any time algorithms）现代启发式算法探索机制： 集中化与多样化的对立与统一v集中化(intensification)：在良解良解的附近存在良解良解 (proximat

2、e optimality property)。基于这一性质， 在较好解的周围集中探索v多様化(diversification) 避免在悪解的周围滞留及长时间无为探索，强制到迄今为止尚未探索的领域进行探索集中化 intensification因为这附近良解比较多再花点功夫找找看多样样化 diversification这附近已经探索得差不多了再到别的地方找找看 集中化与多样化的有机结合多様化集中化 Simulated Annealing 法 （模拟退火法） v随机局部探索法 +v系统地改变系统温度参数v集中化与多样化探索结合的一种模式 Simulated Annealing 法温度高温度 T0Si

3、mulated Annealing 法 v模拟金属退火(annealing)现象的逻辑逐渐冷却Simulated Annealing法高温期逐渐冷却低温期 Simulated Annealing法温度与接受概率的关系0=f(y)-f(x)低温高温接受概率1 Simulated Annealing 法 # 模拟退火法的参数v初始温度 ：适当的高温区域v冷却率 ：冷却（温度下降）的程序v终止条件 ：同一温度下探索的次数等v停机规则 ：停止探索的标准，如最低温度标准、最大无更新迭代次数等0TtTg,maxtminTv对数冷却 (logarithmic cooling)v几何冷却 (geometric cooling) 冷却程序Simulated Annealing法的弱点v没有记忆探索后后的解的集合的信息 存在相同解反复探索的可能性 又被称为blind searchv因其依赖于随机探索，存在着从局部最优解不能脱出的情况v向最优解收

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