模拟退火

模拟退火

一：概括
1.爬山算法
所谓的爬山算法实际上就是简单的贪心算法，贪心算法通过从当前解的临近空间选择一个最优的解作为新的当前解，因此这个解很有可能是局部最优解，而不是全局最优的。因为A的领域周围没有比他更优的解了。

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2.模拟算法
模拟退火算法可以有效的解决这个陷入局部最优解的问题从而找到一个全局最优解。实际上模拟退火算法也是贪心算法，只不过它在这个基础上增加了随机因素。这个随机因素就是：以一定的概率来接受一个比单前解要差的解。通过这个随机因素使得算法有可能跳出这个局部最优解
二：起源
以爬山算法为代表的局部搜索算法仅仅适用于某类组合优化问题并且解的质量也不是很理想。于是为了克服这些缺点，人们通过一些自然物理过程寻找解决办法模拟退火算法源于对固体的退火过程的模拟，通过采用Metropolis接受准则，并用一组称为冷却表的参数控制算法进程，使得我们可以在多项式时间内求出一个近似最优解。

[原文请看](https://www.cnblogs.com/GuoJiaSheng/p/4192301.html)