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news 2025/9/18 1:51:41

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模拟退火算法（Simulated Annealing） 是一种随机优化算法，受到物理学中金属退火过程的启发。它用于寻找全局最优解，特别适合解决组合优化问题。模拟退火算法通过模拟物质在加热和冷却过程中粒子位置的变化，逐渐寻找系统的最低能量状态，从而逼近最优解。

1. 基本概念

模拟退火算法的基本思想是：

全局搜索：通过随机搜索和概率接受劣解来避免陷入局部最优解。
温度控制：算法使用一个“温度”参数控制搜索过程的随机性。温度在初始阶段较高，允许更大的解空间探索，随着时间的推移，温度逐渐降低，从而减少随机性，使解向最优解收敛。
Metropolis准则：在每个状态转移时，根据目标函数值的变化决定是否接受新解。如果新解比旧解好，则一定接受；如果新解较差，以一定的概率接受，概率由温度和解的质量决定。

2. 工作原理

模拟退火算法的基本步骤如下：

初始化：选择初始解和初始温度，设置降温速率。
迭代过程：
- 在当前解的邻域内随机选择一个新解。
- 计算当前解和新解的目标函数值。
- 根据目标函数值和当前温度决定是否接受新解：
  - 如果新解更优，则接受；
  - 如果新解较差，则以一定概率接受（概率与温度和解的质量相关）。
- 更新当前解。
降温：逐步降低温度。
终止条件：达到设定的迭代次数或温度低于某一阈值时终止。

3. 应用领域

模拟退火算法可以应用于多种领域，包括但不限于：

旅行商问题（TSP）
排程问题（Scheduling）
函数优化
组合优化问题
机器学习中的超参数调优

4. 示例：旅行商问题

旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商能访问所有城市并返回起点。

步骤

初始化：随机生成一条路径作为初始解，并设定初始温度。
随机选择邻域解：通过交换路径中的两个城市来生成新路径。
接受准则：
- 如果新路径更短，则接受新路径。
- 如果新路径更长，则以一定概率接受。
降温：逐步降低温度。

Java 示例代码

以下是模拟退火算法解决旅行商问题的示例代码：

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;public class SimulatedAnnealingTSP {private static final Random random = new Random();public static void main(String[] args) {// 假设有5个城市，距离矩阵int[][] distance = {{0, 10, 15, 20, 25},{10, 0, 35, 25, 30},{15, 35, 0, 30, 5},{20, 25, 30, 0, 20},{25, 30, 5, 20, 0}};// 初始解int[] currentSolution = {0, 1, 2, 3, 4};double temperature = 10000; // 初始温度double coolingRate = 0.995; // 降温速率// 开始模拟退火int[] bestSolution = Arrays.copyOf(currentSolution, currentSolution.length);double bestCost = calculateCost(bestSolution, distance);while (temperature > 1) {// 生成邻域解int[] newSolution = generateNeighbor(currentSolution);// 计算成本double currentCost = calculateCost(currentSolution, distance);double newCost = calculateCost(newSolution, distance);// 判断是否接受新解if (acceptanceProbability(currentCost, newCost, temperature) > random.nextDouble()) {currentSolution = newSolution; // 更新当前解}// 更新最佳解if (newCost < bestCost) {bestCost = newCost;bestSolution = Arrays.copyOf(newSolution, newSolution.length);}// 降温temperature *= coolingRate;}System.out.println("Best solution: " + Arrays.toString(bestSolution));System.out.println("Best cost: " + bestCost);}// 计算路径成本private static double calculateCost(int[] solution, int[][] distance) {double cost = 0;for (int i = 0; i < solution.length; i++) {cost += distance[solution[i]][solution[(i + 1) % solution.length]];}return cost;}// 生成邻域解private static int[] generateNeighbor(int[] solution) {int[] newSolution = Arrays.copyOf(solution, solution.length);int i = random.nextInt(solution.length);int j = random.nextInt(solution.length);// 交换两个城市int temp = newSolution[i];newSolution[i] = newSolution[j];newSolution[j] = temp;return newSolution;}// 计算接受概率private static double acceptanceProbability(double currentCost, double newCost, double temperature) {if (newCost < currentCost) {return 1.0; // 如果新解更优，则总是接受}return Math.exp((currentCost - newCost) / temperature); // 否则，根据概率接受}
}