随机算法_模拟退火算法

╰半橙微兮° 2021-12-09 15:15 266阅读 0赞

转自：[大白话解析模拟退火算法][Link 1]

总结：模拟退火算法（SA,Simulated Annealing）是为了解决一些算法（如贪心算法）存在的陷入局部最优解的问题，其核心思想是在根据评价函数（如路径长度、距离等）靠近更优解的过程中也以**一定的概率**接受向非更优解靠近，以期跳出局部最优解。此“一定的概率”计算借鉴了金属冶炼退火过程，即温度越低出现能量差dE的概率越低。模拟退火算法属于随机算法，得到的不一定是全局最优解。

全文如下：

**一. 爬山算法 ( Hill Climbing )**

介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。

爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当前解，爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。

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图1

** **

**二. 模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想**

爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解，因此只能搜索到局部的最优值。模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法**以一定的概率**来接受一个比当前解要差的解，因此**有可能**会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。以图1为例，模拟退火算法在搜索到局部最优解A后，会**以一定的概率**接受到E的移动。也许经过几次这样的不是局部最优的移动后会到达D点，于是就跳出了局部最大值A。

模拟退火算法描述：

若J( Y(i+1) )>= J( Y(i) )  (即移动后得到更优解)，则总是接受该移动

若J( Y(i+1) )< J( Y(i) )  (即移动后的解比当前解要差)，则**以一定的概率接受移动，而且这个概率随着时间推移逐渐降低（逐渐降低才能趋向稳定）**

这里的“一定的概率”的计算参考了金属冶炼的退火过程，这也是模拟退火算法名称的由来。

根据热力学的原理，在温度为T时，出现能量差为dE的降温的概率为P(dE)，表示为：

**　　　　P(dE) = exp( dE/(kT) )**

其中k是一个常数，exp表示自然指数，且dE<0。这条公式说白了就是：温度越高，出现一次能量差为dE的降温的概率就越大；温度越低，则出现降温的概率就越小。又由于dE总是小于0（否则就不叫退火了），因此dE/kT < 0 ，所以P(dE)的函数取值范围是(0,1) 。

随着温度T的降低，P(dE)会逐渐降低。

我们将一次向较差解的移动看做一次温度跳变过程，我们以概率P(dE)来接受这样的移动。

关于爬山算法与模拟退火，有一个有趣的比喻：

爬山算法：兔子朝着比现在高的地方跳去。它找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是爬山算法，它不能保证局部最优值就是全局最优值。

模拟退火：兔子喝醉了。它随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，它渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。

下面给出模拟退火的伪代码表示。

** **

**三. 模拟退火算法伪代码**

/*
    * J(y)：在状态y时的评价函数值
    * Y(i)：表示当前状态
    * Y(i+1)：表示新的状态
    * r： 用于控制降温的快慢
    * T： 系统的温度，系统初始应该要处于一个高温的状态
    * T_min ：温度的下限，若温度T达到T_min，则停止搜索
    */
    while( T > T_min )
    {
    　　dE = J( Y(i+1) ) - J( Y(i) ) ; 
    
    　　if ( dE >=0 ) //表达移动后得到更优解，则总是接受移动
    Y(i+1) = Y(i) ; //接受从Y(i)到Y(i+1)的移动
    　　else
    　　{
    // 函数exp( dE/T )的取值范围是(0,1) ，dE/T越大，则exp( dE/T )也
    if ( exp( dE/T ) > random( 0 , 1 ) )
    Y(i+1) = Y(i) ; //接受从Y(i)到Y(i+1)的移动
    　　}
    　　T = r * T ; //降温退火 ，0<r<1 。r越大，降温越慢；r越小，降温越快
    　　/*
    　　* 若r过大，则搜索到全局最优解的可能会较高，但搜索的过程也就较长。若r过小，则搜索的过程会很快，但最终可能会达到一个局部最优值
    　　*/
    　　i ++ ;
    }

**四. 使用模拟退火算法解决旅行商问题**

旅行商问题 ( TSP , Traveling Salesman Problem ) ：有N个城市，要求从其中某个问题出发，唯一遍历所有城市，再回到出发的城市，求最短的路线。

旅行商问题属于所谓的NP完全问题，精确的解决TSP只能通过穷举所有的路径组合，其时间复杂度是O(N!) 。

使用模拟退火算法可以比较快的求出TSP的一条近似最优路径。（使用遗传算法也是可以的，我将在下一篇文章中介绍）模拟退火解决TSP的思路：

1. 产生一条新的遍历路径P(i+1)，计算路径P(i+1)的长度L( P(i+1) )

2. 若L(P(i+1)) < L(P(i))，则接受P(i+1)为新的路径，否则以模拟退火的那个概率接受P(i+1) ，然后降温

3. 重复步骤1，2直到满足退出条件

产生新的遍历路径的方法有很多，下面列举其中3种：

1. 随机选择2个节点，交换路径中的这2个节点的顺序。

2. 随机选择2个节点，将路径中这2个节点间的节点顺序逆转。

3. 随机选择3个节点m，n，k，然后将节点m与n间的节点移位到节点k后面。

** **

**五. 算法评价**

模拟退火算法是一种随机算法，并不一定能找到全局的最优解，可以比较快的找到问题的近似最优解。 如果参数设置得当，模拟退火算法搜索效率比穷举法要高。

转载于:https://www.cnblogs.com/z-sm/p/6222319.html

[Link 1]: http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/20/1911614.html#!comments
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