模拟退火算法（遗传模拟退火算法）

简述爬山算法和模拟退火算法之间的关系

1、爬山算法和模拟退火算法是两种常用的优化算法，二者之间有共同点，也有不同之处。求解方式：爬山算法和模拟退火算法求解方式有所不同。爬山算法是一种局部优化算法，它只关注当前状态及其相邻的状态，在这些状态中寻找最优解；而模拟退火算法是一种全局优化算法，它会接受不太好的解，以免陷入局部最优解。

2、爬山算法与模拟退火的比喻有助于理解：爬山算法像是醉酒的兔子随机跳跃，虽然可能抵达高点，但不一定是最高峰；模拟退火则像是在清醒后更明智地跳跃，最终可能达到更高的地方。模拟退火算法的伪代码如下：通过循环控制温度T的变化，当T超过T_min时继续搜索。

3、模拟退火：具有局部搜索能力强、运行时间短的优点。缺点是全局搜索能力差，容易受到参数的影响。爬山算法：显然爬山算法简单、效率高，但在处理多约束大规模问题时，往往不能得到较好的解决方案。数值算法：这个数值算法的含义太宽泛了，指的是哪种数值算法，阵列算法与爬山算法一样，各有优缺点。

4、模拟退火：优点是局部搜索能力强，运行时间较短；缺点是全局搜索能力差，容易受参数的影响。爬山算法：显然爬山算法较简单，效率高，但是处理多约束大规模问题时力不从心，往往不能得到较好的解。数值算法：这个数值算法的含义太广，你说的是哪一种数值算法？多数数组算法与爬山算法的有优缺点类似。

模拟退火算法每次的解为什么不一样?

模拟退火每次的解不同是很正常的，因为模拟退火本身是一种随机算法，转移向更差的解不是必然而是概率性的，也就是说每次执行算法时，执行过程转移到的解可能都是完全不一样的。至于TSP问题，本身属于NP-hard问题，找不到存在多项式时间复杂度的解。

算法背景：模拟退火算法是贪心算法的一种变形，旨在解决爬山算法容易陷入局部最优解的问题。引入随机因素，允许算法以一定概率接受较差的解，从而增加搜索到全局最优解的可能性。算法原理：接受更优解：若移动后得到更优解，则总是接受该移动。

而模拟退火算法(SA， Simulated Annealing)引入了随机因素，成为了贪心算法的一种变形。它以一定的概率接受比当前解更差的解，从而有可能跳出局部最优解，达到全局最优解。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。

遗传算法跟什么最速下降法、牛顿法、共轭梯度法之类的优化算法相比，是不一样的。它和粒子群算法、禁忌表法、模拟退火算法等同属于智能搜索算法，面对的问题一般都很复杂，本身就有较多的随机计算过程，所以得到的结果不同是非常正常的。

如果新解优于当前解，则接受新解；如果新解较差，则以一定概率接受新解。降温：按照降温速率降低温度。随着温度的降低，算法逐渐趋于稳定，探索能力减弱。终止条件：当温度降至预设的终止温度或达到预设的迭代次数时，算法终止。

模拟退火算法超详细教程

1、算法原理模拟退火过程：模拟退火算法模拟了固体退火的过程，从高温开始，逐步降低温度，使固体内部粒子逐渐趋于有序，最终达到稳定状态。在算法中，这对应于从初始解开始，通过随机扰动产生新解，并逐步减少接受较差解的概率。 Metropolis准则：在模拟退火过程中，是否接受新解遵循Metropolis准则。

2、算法步骤初始化：设定初始温度、初始解以及降温策略。迭代搜索：在当前温度下，随机产生新解，并计算新解与当前解的“能量差”。接受准则：根据“能量差”和当前温度，以一定概率接受新解。降温：按照降温策略降低温度，并继续迭代搜索，直到满足停止条件。

3、算法背景：模拟退火算法是贪心算法的一种变形，旨在解决爬山算法容易陷入局部最优解的问题。引入随机因素，允许算法以一定概率接受较差的解，从而增加搜索到全局最优解的可能性。算法原理：接受更优解：若移动后得到更优解，则总是接受该移动。