暑假zky學長講了模擬退火,現在正式來更一發學習筆記.
這次不口胡直接正文!
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模擬退火（simulated annealing，簡稱sa）是一種通用概率演算法，用來在乙個大的搜尋空間內找尋命題的最優解。這是小學生百科給的定義.
然後後面扯了一大堆什麼和冶金學相關…
我覺得小學生百科說的東西都並沒有什麼卵用…
一句話概括:其實模擬退火就是隨機化的貪心.
有一種貪心演算法叫爬山演算法.
我們把答案數值的分布畫出影象,可以看出是連綿不斷的山峰的形狀.
爬山演算法就是在乙個點單純的選擇兩邊的某個更優解,然後直到走到乙個山峰.
很顯然這樣會陷入區域性最優解而得不到全域性最優解.
那麼模擬退火就借助隨機化的手段,每次我們面臨更優解和較劣解的選擇時並不會直接選擇最優解,而是會以一定概率來接受那個較劣解,這樣就可以跳出區域性最優解而訪問到全域性最優解.
這個概率在模擬退火中叫做「溫度」.就像冶金一樣,這個概率隨著演算法的執行是不斷降低的.大概是隨著演算法的執行每次乘乙個rate(通常是0.99,0.98,0.97…).
寫模擬退火的時候最痛苦的就是調這個rate(據說)
演算法的初始溫度設定應當足夠大.
需要注意的是:對於新產生的解,如果它更優,那麼演算法是一定接受這個解的,只是對於較劣解才會使用概率.
最後當這個概率小於一定值,我們就退出演算法,認為當前解就是最優解.
泥問我這東西的正確性和複雜度?
我都不知道啊qaq
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