人工智能：模拟退火算法概述

模拟退火算法概述

模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）的思想最早由Metropolis等人于1953年提出；Kirkpatrick于1983年第一次使用模拟退火算法求解组合最优化问题。模拟退火算法是一种基于Monte Carlo迭代求解策略的随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。其目的在于为具有NP（Non-deterministic Polynomial）复杂性的问题提供有效的近似求解算法，它克服了其他优化过程容易陷入局部极小的缺陷和对初值的依赖性。

模拟退火算法是一种通用的优化算法，是局部搜索算法的扩展。它不同于局部搜索算法之处是以一定的概率选择邻域中目标值大的劣质解。从理论上说，它是一种全局最优算法。模拟退火算法以优化问题的求解与物理系统退火过程的相似性为基础，它利用Metropolis算法并适当地控制温度的下降过程来实现模拟退火，从而达到求解全局优化问题的目的。

模拟退火算法是一种能应用到求最小值问题的优化过程。在此过程中，每一步更新过程的长度都与相应的参数成正比，这些参数扮演着温度的角色。与金属退火原理相类似，在开始阶段为了更快地最小化，温度被升得很高，然后才慢慢降温以求稳定。

目前，模拟退火算法迎来了兴盛时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是它的应用研究显得格外活跃，已在工程中得到了广泛应用，诸如生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、模式识别、图像处理、离散/连续变量的结构优化问题等领域。它能有效地求解常规优化方法难以解决的组合优化问题和复杂函数优化问题，适用范围极广。

模拟退火算法具有十分强大的全局搜索性能，这是因为比起普通的优化搜方法，它采用了许多独特的方法和技术：在模拟退火算法中，基本不用搜索空间的知识或者其他的辅助信息，而只是定义邻域结构，在其邻域结构内选取相邻解，再利用目标函数进行评估；模拟退火算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁来指导它的搜索方向，它所采用的概率仅仅是作为一种工具来引导其搜索过程朝着更优化解的区域移动。因此，虽然看起来它是一种盲目的搜索方法，但实际上有着明确的搜索方向。

参考文献

《智能优化算法及其MATLAB实例》，包子阳，电子工业出版社。