一、原理介绍
模拟退火算法是一种随机优化算法,从物理上模拟金属退火的过程。其起源于研究固体物质在高温下的热力学性质,后来在组合优化领域被广泛应用。
其基本思想是利用随机搜索的方式,以一定的概率接受差解,从而避免算法陷入局部最优解。该算法通常包括三个部分:初始解生成、状态更新和最优解更新。
以解决TSP问题为例,首先生成一个初始解,例如随机生成一条路径作为出发点。然后针对每个状态,以一定概率接受更劣的解,即只有在概率p内才能接受更劣的解。最后,不断迭代更新状态,直到达到预设的终止条件(如迭代次数或温度)。
二、优点
1、全局优化
相较于其他局部搜索算法(如梯度下降),模拟退火算法具有全局搜索的特点。其中主要原因在于该算法引入了随机因素,从而有机会跳出当前的局部最优解,向全局最优解方向搜索。
2、易于实现
相较于其他启发式算法(如遗传算法),模拟退火算法实现简单,且不需要过多的领域知识。只需要定义好初始解的生成方式、状态的转移方式以及温度的更新方式即可。另外,由于算法没有其他算法中所需要的参数(如种群大小、交叉概率等),因此调参也相对简单。
3、可以解决非线性问题
模拟退火算法可以用来解决非线性问题,具有很好的适应性。这类问题往往涉及到多个约束条件,且解空间多样性较大,应用传统的算法往往不容易找到全局最优解。但是模拟退火算法可以随机探索解空间,且在搜索过程中不断优化当前解,因此其具有解决这类问题的能力。
三、缺点
1、收敛速度相对较慢
模拟退火算法通过随机探索和接受劣解的方式,虽然可以跳出局部最优解,但是其搜索速度通常较慢。在搜索过程中,算法需要花费大量的时间和计算资源来寻找局部最优解,因此较难适用于实时系统。
2、初始解对结果影响较大
初始解对模拟退火算法的结果影响较大,容易降低算法的收敛速度和精确度。因此,需要对初始解的生成方式进行深入的研究和优化。相较于其他启发式算法,例如遗传算法,模拟退火算法对初始解的要求较高,也是其在某些应用中表现欠佳的原因之一。
3、难以处理高纬度问题
模拟退火算法对于高维度问题(如大规模TSP问题)的处理效率较低,往往需要更长时间来搜索最优解。这是因为随着维度的增加,搜索空间将呈指数级增长,算法的搜索速度也会变得相对较慢。对于这种情况,可以考虑使用一些高效的优化算法(如遗传算法、蚁群算法等)。
四、代码示例
#includeusing namespace std; const double delta = 0.996, eps = 1e-8; const int maxn = 10005; double T, Ans = 1e18; struct node{ double x, y; }a[maxn]; double sqr(double x){return x*x;} double dist(node x, node y){return sqrt(sqr(x.x-y.x)+sqr(x.y-y.y));} double calc(double T){ node now = a[1], nxt; double d = 0; for (int i=2; i<=n; i++){ nxt = a[i]; double delta = dist(now, nxt); d += delta; now = nxt; } d += dist(now, a[1]); return d; } void SA(){ node b[maxn], tmp; double now_ans = calc(T); Ans = now_ans; memcpy(b, a, sizeof(a)); while (T > eps){ for (int i=1; i<=100; i++){ int x = rand()%n + 1, y = rand()%n + 1; while (x == y) y = rand()%n + 1; memcpy(a, b, sizeof(a)); swap(a[x], a[y]); double tmp_ans = calc(T); double delta_ans = tmp_ans - now_ans; if (delta_ans < 0){ now_ans = tmp_ans; memcpy(b, a, sizeof(a)); if (now_ans < Ans){ Ans = now_ans; printf("!! %.8lf\n", Ans); } } else{ double tmp = (double)rand()/RAND_MAX; if (tmp < exp(-delta_ans/T)){ now_ans = tmp_ans; memcpy(b, a, sizeof(a)); } } } T *= delta; } memcpy(a, b, sizeof(a)); } int main(){ srand((unsigned)time(0)); scanf("%d", &n); for (int i=1; i<=n; i++){ scanf("%lf%lf", &a[i].x, &a[i].y); } random_shuffle(a+1, a+1+n); T = 500; SA(); printf("%.8lf\n", Ans); }