退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种基于热力学模拟的优化算法,用于求解全局优化问题。它通过模拟物理退火过程来寻找全局最优解。以下是退火算法的基本原理和步骤:
一、基本原理
退火算法的灵感来源于金属在高温下缓慢冷却至低温的过程,这一过程中,金属原子逐渐排列成能量最低的晶格结构。类似地,退火算法通过模拟这一过程,在解空间中逐渐收敛到全局最优解。
二、算法步骤
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初始解与温度设定:
- 随机生成一个初始解。
- 设定初始温度 T 。
-
循环过程:
- 在当前解的邻域内随机生成一个新解。
- 计算新解与当前解的目标函数值差异ΔE。
- 如果 ΔE≤0,接受新解(新解更优)。
- 如果 ΔE>0,以概率 P=exp(−ΔE/T) 接受新解(防止陷入局部最优)。
- 逐步降低温度 T(根据某个降温函数,如T=T×α,其中 α 为冷却速率,通常 0.8≤α≤0.99)。
-
终止条件:
- 当温度 T 低于某一阈值时,停止循环。
- 或者达到预设的最大迭代次数时,停止循环。
伪代码
pseudo
function SimulatedAnnealing(InitialSolution, InitialTemperature, CoolingRate, StoppingTemperature):
currentSolution = InitialSolution
currentTemperature = InitialTemperature
while currentTemperature > StoppingTemperature:
newSolution = GenerateNeighbor(currentSolution)
deltaE = Evaluate(newSolution) - Evaluate(currentSolution)
if deltaE < 0:
currentSolution = newSolution
else if exp(-deltaE / currentTemperature) > random():
currentSolution = newSolution
currentTemperature = currentTemperature * CoolingRate
return currentSolution
三、应用领域
退火算法在许多领域得到了广泛应用,包括但不限于:
- 组合优化问题,如旅行商问题(TSP)。
- 连续优化问题,如函数最优化。
- 工程设计优化,如电路设计、结构优化等。
应用举例:旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)
旅行商问题是经典的组合优化问题,描述的是一名旅行商需要访问若干城市并返回出发城市,要求访问每个城市一次且总距离最短。
问题描述
给定若干城市和城市间的距离矩阵,找到一个访问所有城市的最短路径。
退火算法求解TSP步骤
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初始解与温度设定:
- 随机生成一个初始路径作为初始解。
- 设定初始温度 T 和降温速率 α。
-
生成邻域解:
- 在当前路径中随机交换两个城市的位置,生成一个新路径。
-
目标函数:
- 计算路径的总距离。
-
接受新解的准则:
- 根据退火算法的准则接受或拒绝新解。
python
import random
import math
def simulated_annealing(dist_matrix, initial_temp, cooling_rate, stopping_temp):
def total_distance(path):
return sum(dist_matrix[path[i]][path[i+1]] for i in range(len(path) - 1)) + dist_matrix[path[-1]][path[0]]
def swap_two_cities(path):
new_path = path[:]
i, j = random.sample(range(len(path)), 2)
new_path[i], new_path[j] = new_path[j], new_path[i]
return new_path
current_solution = list(range(len(dist_matrix)))
random.shuffle(current_solution)
current_distance = total_distance(current_solution)
current_temp = initial_temp
best_solution = current_solution[:]
best_distance = current_distance
while current_temp > stopping_temp:
new_solution = swap_two_cities(current_solution)
new_distance = total_distance(new_solution)
delta_distance = new_distance - current_distance
if delta_distance < 0 or math.exp(-delta_distance / current_temp) > random.random():
current_solution = new_solution
current_distance = new_distance
if new_distance < best_distance:
best_solution = new_solution
best_distance = new_distance
current_temp *= cooling_rate
return best_solution, best_distance
# 示例距离矩阵
distance_matrix = [
[0, 10, 15, 20],
[10, 0, 35, 25],
[15, 35, 0, 30],
[20, 25, 30, 0]
]
initial_temperature = 1000
cooling_rate = 0.95
stopping_temperature = 0.01
best_path, best_path_distance = simulated_annealing(distance_matrix, initial_temperature, cooling_rate, stopping_temperature)
print("最短路径:", best_path)
print("最短路径距离:", best_path_distance)
解释
- total_distance: 计算路径的总距离。
- swap_two_cities: 在路径中随机交换两个城市的位置,生成一个新路径。
- simulated_annealing: 退火算法的主函数,接受距离矩阵、初始温度、冷却速率和停止温度作为参数。
- distance_matrix: 一个示例距离矩阵,定义了各个城市之间的距离。
- initial_temperature, cooling_rate, stopping_temperature: 退火算法的参数。
运行此代码将输出最短路径及其对应的总距离。
结果示例
plaintext
最短路径: [0, 2, 3, 1]
最短路径距离: 80
四、优缺点
优点:
- 能够逃避局部最优,找到全局最优解。
- 适用于各种复杂优化问题。
- 实现相对简单,参数可调节性强。
缺点:
- 计算量较大,尤其在早期迭代阶段。
- 参数设置(初始温度、冷却速率、停止温度等)对算法性能影响较大,需要实验调整。
总之,退火算法通过模拟物理退火过程,有效地解决了许多复杂的全局优化问题,是一种通用且强大的优化算法。