關于什么是大都會法則？謝謝你這個問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現在讓我們一起來看看吧！
1、模擬退火算法模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內能減為最小。
2、根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。
3、用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。
4、退火過程由冷卻進度表(CoolingSchedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
本文分享完畢，希望對大家有所幫助。
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