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⭕️打卡
我昨天計畫在今天看遺傳演算法,但是翻開黃書發現,現代優化演算法這一章節裡,模擬退火排在遺傳的前面。所以今天就先學模擬退火了。在這之前要提一下什麼是現代優化演算法,這個問題會涉及到複雜度、什麼是nph問題、區域性最優與全劇最優,我把查的資料都整理到了一起,在截圖裡面。
了解完了之後我去看黃書裡面模擬退火的部分,之前一直很好奇為什麼這個演算法名字這麼酷。看了才知道是把材料學的研究思想套用過來了。材料學裡,從高溫開始緩慢降溫的過程就叫退火。而用這種思想,把一些要解決的問題視作粒子,用這個思想去解決問題就是模擬退火的過程~所以叫模擬退火。我bb的有點多hhhh 因為我之前一直覺得這個名字很神奇。
這個過程現在說起來感覺比較簡單……當時看黃書的我真的是如讀天書啊,感覺我都看懂了,但是讓我說這個演算法的核心啥也說不出來。查了半天資料才搞明白。
關於寫**,我實現了最簡單的模擬退火,見第三張截圖。我想通過模擬退火來找乙個多項式函式在區間[0,10]上的最大值。figure1記錄了每一次轉移發現的區域性最優(通過內部的for1:10實現找每一輪轉移的區域性最優),figure2是對每次找出最大值對記錄,畫出圖可以看到,由於初始溫度的選擇是隨機的,所以模擬退火剛開始可能出現較差解,但到後面就趨向穩定了。這裡涉及到乙個出口的問題。看figure2可以看到60之後基本就沒什麼提公升了,設定的出口條件不到還會跑。如果最低溫度(出口)設的太高就找不到最優,如果太低就會像figure2一樣,後面跑的幾十輪都是沒什麼用的,拉低效能。
打卡第一天
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第一天打卡
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