模拟退火算法介绍

时间：2023-06-26 15:14:03 浏览：25

1.模拟退火算法是从固体退火原理推导出来的，是一种基于概率的算法。固体被加热到很高的温度，然后慢慢冷却。加热时，固体内部的粒子随着温度的升高而变得无序，内能增加，而缓慢冷却时，粒子变得有序，在各个温度下达到平衡，最后在常温下达到基态，内能降到最低。

2.模拟退火最早是由n. metropolis等人于1953年提出的。1983年，s .柯克帕特里克等人成功地将退火引入组合优化。它是一种基于蒙特卡罗迭代求解策略的随机优化算法，其出发点是基于物理中固体物质退火过程与一般组合优化问题的相似性。模拟退火算法从某一较高的初始温度开始，在温度参数递减的解空间中随机搜索目标函数的全局最优解，即局部最优解可以概率性地跳出，最终趋于全局最优解。

3.模拟退火算法是一种通用的优化算法。理论上具有概率的全局优化性能。目前，它已广泛应用于工程领域，如超大规模集成电路、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。

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3.从n个不同的元素中按一定顺序排列m个元素，叫做从n个不同的元素中取出m个元素的排列。

4.从n个不同的元素中取出m个元素的所有置换数，叫做从n个不同的元素中取出m个元素的置换数。

5.用具体的例子理解上面的定义：4种颜色按照不同的颜色排列，有多少种排列方式，如果是6种颜色。从6种颜色中拿出4种颜色排列。