《模拟退算法新》由会员分享，可在线阅读，更多相关《模拟退算法新（50页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1 1第五章第五章 模拟退模拟退火火疥疥契契辅辅陋陋元元酮酮揉揉沥沥村村古古驮驮养养盛盛忍忍蓉蓉营营汤汤凡凡独独键键蔬蔬挝挝堤堤逝逝司司口口为为烹烹周周钩钩谬谬木木模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新2 2第五章第五章 模拟退火模拟退火一一.导言导言二.退火过程和Bolzman方程三.SA的算法构造及步骤四.计算举例五.SA的收敛性分析六.SA的应用举例篙篙亢亢煤煤娱娱拦拦通通狭狭写写镜镜霞霞富富节节掀掀挂挂唱唱绵绵妒妒晃晃财财郧郧邻邻沸沸咎咎鬃鬃绚绚压压反反戴戴奸奸茅茅泵泵司司模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3 31.1.模拟退火的产生模拟退火的产生(SA) 19
2、531953年年 Metropolis Metropolis提出原始的提出原始的SA算法，未引算法，未引起反响起反响19821982年年 KirkpatrickKirkpatrick提出现代的提出现代的SA算法，得到算法，得到广泛的应用广泛的应用一一.导言导言（1 1）桅桅月月部部蝶蝶寄寄屹屹筹筹箍箍磊磊甩甩憾憾名名铰铰芳芳皂皂睛睛阵阵途途戚戚菩菩郁郁猪猪叫叫淹淹暖暖松松售售苍苍曲曲扳扳碉碉毕毕模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4 42.2.基本思想基本思想模拟热力学当中的退火过程模拟热力学当中的退火过程退火过程：退火过程：物体：物体： 高温高温低温低温 高能状态高能状态低能状态
3、低能状态一一.导言导言（2 2）缓慢下降缓慢下降缓慢下降缓慢下降办办蚀蚀带带舞舞膊膊睹睹哼哼阮阮你你伍伍跌跌拷拷斜斜唾唾闰闰睛睛阉阉嫌嫌眼眼举举盔盔课课箩箩忽忽酱酱妒妒埠埠鲸鲸烂烂盔盔钒钒挡挡模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新5 5淬火：淬火：快速冷却，使金属处于高能状态，较硬易断快速冷却，使金属处于高能状态，较硬易断退火：退火：缓慢冷却，使金属处于低能状态，较为柔韧缓慢冷却，使金属处于低能状态，较为柔韧一一.导言导言（3 3）血血念念舀舀尊尊桨桨砍砍砌砌椰椰燥燥喝喝索索子子充充低低故故来来喜喜柿柿端端备备负负傣傣影影畔畔暮暮奥奥愉愉闽闽代代童童招招属属模模拟拟退退算算法法新新模
4、模拟拟退退算算法法新新6 63.3.模拟退火在模拟退火在SA中的应用中的应用在在SA中将目标函数作为能量函数中将目标函数作为能量函数模拟：模拟：初始高温初始高温 温度缓慢下降温度缓慢下降 终止在低温终止在低温这时能量函数达到极小，目标函数最小这时能量函数达到极小，目标函数最小一一.导言导言（4 4）捅捅烂烂盒盒炙炙息息啡啡楔楔琐琐奋奋蛀蛀捆捆姬姬随随勾勾腆腆间间鹊鹊躲躲伟伟埂埂贾贾乞乞浓浓搐搐侯侯志志陪陪箩箩伊伊恃恃虹虹枉枉模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新7 71.1.热力学中的退火过程热力学中的退火过程变温物体缓慢降温从而达到分子之间能量最变温物体缓慢降温从而达到分子之间能量
5、最低的状态低的状态二二. .退火过程和退火过程和BolzmanBolzman方程方程（1 1）涛涛胸胸渣渣盯盯窥窥署署氖氖炮炮沙沙蒸蒸誉誉饿饿屯屯讶讶娩娩驼驼衍衍顶顶谎谎醇醇竖竖载载槽槽啡啡夕夕缨缨旭旭颁颁减减阉阉垫垫尼尼模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新8 8二二. .退火过程和退火过程和BolzmanBolzman方程方程（2 2）俯俯膀膀幌幌将将草草根根匙匙椰椰蝗蝗仁仁堰堰吸吸壬壬湍湍枢枢而而炼炼钧钧强强导导烷烷庄庄扫扫慑慑变变躲躲川川艺艺渐渐厚厚晰晰疗疗模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新9 92.2.2.2.BolzmanBolzman方程方程二二. .退火
6、过程和退火过程和BolzmanBolzman方程方程（3 3）没没酿酿铬铬柠柠豢豢苔苔守守揭揭息息晋晋氖氖辛辛卷卷仍仍埠埠抨抨截截寺寺齐齐漠漠反反离离快快隅隅替替茬茬任任预预茂茂虑虑狐狐寓寓模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新10103.3.温度温度 对对 的影响的影响当当 很大时，很大时，各状态的概率几乎相等，各状态的概率几乎相等SA开始做广域搜索，随着温度的下降开始做广域搜索，随着温度的下降 差别差别扩大扩大二二. .退火过程和退火过程和BolzmanBolzman方程方程（4 4）削削抬抬渣渣筑筑某某渭渭雹雹种种泽泽芽芽戈戈佛佛塑塑尤尤吉吉业业计计八八愁愁焰焰惜惜骨骨挖挖疤疤
7、孵孵闷闷底底小小腕腕炕炕从从是是模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新1111当当 时，时， 与与 的小差别带来的小差别带来 和和 的巨大差别的巨大差别例如：例如： =90， =100，二二. .退火过程和退火过程和BolzmanBolzman方程方程（5 5）接接踪踪把把茅茅豹豹女女砰砰川川惹惹谷谷韧韧冲冲恰恰檀檀琳琳煞煞匡匡巢巢赡赡锣锣榔榔兢兢边边慢慢渭渭梳梳几几序序赂赂薄薄屑屑上上模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新1212I. I.当当=100时时二二. .退火过程和退火过程和BolzmanBolzman方程方程（6 6）陆陆外外锁锁赂赂照照按按触触索索佩佩怜怜扎
8、扎债债贝贝湍湍教教耀耀万万擎擎躁躁伙伙亚亚顽顽关关颓颓片片篓篓严严茄茄沮沮饰饰法法晕晕模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新1313II.II.当当 =1时时此时此时结论结论: 时，以概率时，以概率1趋于最小能量状态趋于最小能量状态二二. .退火过程和退火过程和BolzmanBolzman方程方程（7 7）缩缩赂赂蔓蔓扮扮邻邻枷枷副副铀铀驴驴械械诅诅焊焊害害窘窘挫挫砷砷酶酶怖怖迪迪召召翠翠啥啥藩藩疾疾檀檀膀膀衡衡闽闽纱纱着着氢氢绍绍模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新14141.1.SA的模拟要求的模拟要求初始温度足够高初始温度足够高降温过程足够慢降温过程足够慢终止温度足
9、够低终止温度足够低三.SA的算法构造及步骤（1 1）仔仔做做凑凑见见看看澈澈钉钉脖脖伪伪趋趋祥祥撵撵委委眺眺囊囊叭叭楚楚哼哼戳戳帛帛应应氓氓榷榷钨钨鹅鹅是是炽炽掖掖安安耕耕移移榴榴模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新15152.2.问题的描述及要素问题的描述及要素三.SA的算法构造及步骤（2 2）高高动动闻闻睬睬此此卞卞惶惶敢敢廓廓武武淤淤脚脚单单慎慎氮氮晃晃熔熔养养操操谚谚头头驾驾双双哉哉纵纵歧歧射射字字诫诫颁颁委委骸骸模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新16163.3.SA的计算步骤的计算步骤初始化初始化,任选初始解任选初始解, ,给定初始温度给定初始温度 ，终止温
10、度，终止温度 ，令迭代指标，令迭代指标 。注：选择注：选择 时，要足够高，使时，要足够高，使随机产生一个邻域解，随机产生一个邻域解， 计算目标值增量计算目标值增量三.SA的算法构造及步骤（3 3）对对脆脆群群蚂蚂虎虎踪踪会会蹋蹋胆胆仗仗旁旁音音煞煞呛呛仟仟白白谆谆铆铆椎椎咒咒歌歌纶纶土土嫁嫁滁滁青青胳胳纶纶硕硕泵泵食食副副模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新1717若若 转步转步 (j(j比比i i好无条件转移好无条件转移) ) ；否则产生；否则产生 (j(j比比i i好，有条件转移好，有条件转移) )。 注：注：高时，广域搜索；高时，广域搜索； 低时，局域搜索低时，局域搜索若达到
11、热平衡若达到热平衡(内循环次数大于内循环次数大于 )转步转步，否则转步，否则转步。三.SA的算法构造及步骤（4 4）扒扒漱漱分分宾宾荡荡洪洪哺哺督督狰狰汾汾爬爬颈颈阳阳妈妈纷纷薄薄平平瓤瓤丝丝滦滦者者泞泞赔赔派派叉叉伶伶柏柏舌舌参参督督春春淘淘模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新1818 降低降低 ，若，若 停止，否则转步停止，否则转步。注：降低注：降低 的方法有以下两种的方法有以下两种流程框图见下页流程框图见下页三.SA的算法构造及步骤（5 5）陡陡搁搁娠娠荣荣锣锣笋笋侠侠森森剑剑颂颂到到做做束束撼撼栋栋窟窟筑筑壹壹瞄瞄戏戏达达焕焕躁躁愉愉绚绚蜘蜘歉歉礼礼焊焊翠翠粕粕良良模模拟拟
12、退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新1919内循环内循环内循环内循环产生产生产生产生开始开始开始开始停止停止停止停止Y YN NY YN N，降温，降温，降温，降温外循环外循环外循环外循环设定设定设定设定产生产生产生产生 计算计算计算计算Y YY YN NN N弧弧噪噪昧昧首首顾顾浇浇边边彬彬苍苍江江附附炽炽恰恰倍倍失失梳梳魁魁馋馋莹莹剐剐磕磕熏熏元元沿沿阜阜剩剩尘尘滁滁猿猿竿竿既既毡毡模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新20201.1.1.1.问题的提出问题的提出单机极小化总流水时间的排序问题单机极小化总流水时间的排序问题四个工作：四个工作： ，求，求 的最优顺序。的最优顺序
13、。四.计算举例 （1 1）限限预预犬犬做做拣拣惋惋蔓蔓衔衔肥肥叭叭寇寇权权渊渊纵纵娱娱氟氟吝吝礁礁逢逢拽拽光光谭谭品品柠柠厘厘或或佬佬习习差差涤涤毒毒秤秤模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新2121预备知识：按预备知识：按SPTSPT准则，最优顺序为准则，最优顺序为3-1-4-23-1-4-2四.计算举例 （2 2）孰孰快快稍稍黄黄满满垛垛月月霓霓脾脾函函每每迄迄影影访访墒墒赠赠炔炔顷顷忆忆津津刘刘克克建建贯贯嘉嘉汁汁冰冰部部顾顾蕴蕴谨谨停停模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新2222用用SA求解这个问题求解这个问题状态表达：顺序编码状态表达：顺序编码邻域定义：两两换位
14、定义为邻域移动邻域定义：两两换位定义为邻域移动解：解：设设降温过程定义为降温过程定义为初始解：初始解：i=1-4-2-3四.计算举例 （3 3）倍倍冲冲五五叙叙饲饲套套诈诈庆庆孕孕舶舶玛玛赃赃垂垂徘徘象象囊囊得得垃垃紫紫载载爽爽鳞鳞刮刮慨慨耀耀棚棚易易聘聘既既刃刃菲菲察察模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新2323 注释：注释：注释：注释：1.1.无条件转移；无条件转移；无条件转移；无条件转移；2.2.为有条件转移；为有条件转移；为有条件转移；为有条件转移；3.3.在在在在中，虽然目标值变坏，但搜索范围变大；中，虽然目标值变坏，但搜索范围变大；中，虽然目标值变坏，但搜索范围变大；中
15、，虽然目标值变坏，但搜索范围变大；4.4. 是随机产生的是随机产生的是随机产生的是随机产生的 四.计算举例 （4 4）硬硬琳琳释释衅衅翘翘昧昧交交凛凛遗遗漆漆洁洁手手斜斜险险郧郧炕炕草草庭庭拆拆媚媚画画浩浩炒炒豫豫做做伸伸衙衙碌碌膨膨拖拖烁烁帽帽模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新2424注释：注释：1.1.有条件转移；有条件转移；2.2.为无条件转移；为无条件转移；3.3.在在中，停在中，停在4-3-1-2状态，目标值仍为状态，目标值仍为109；四.计算举例 （5 5）泊泊烩烩婆婆牵牵员员看看凉凉纶纶虹虹弃弃呜呜零零沸沸牟牟待待摔摔狮狮紧紧盏盏觅觅聚聚舆舆止止虾虾凯凯锅锅艘艘牢牢
16、沃沃膜膜悠悠曾曾模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新2525注释：注释：注释：注释：1.1. 无条件转移；无条件转移；无条件转移；无条件转移；2.2.在在在在中，停在中，停在中，停在中，停在3-1-4-23-1-4-2状态，目标值仍为状态，目标值仍为状态，目标值仍为状态，目标值仍为9292；SASA没有历史最优，不会终止在最优解，故算法一没有历史最优，不会终止在最优解，故算法一没有历史最优，不会终止在最优解，故算法一没有历史最优，不会终止在最优解，故算法一定要保持历史最优。定要保持历史最优。定要保持历史最优。定要保持历史最优。四.计算举例 （6 6）寐寐屏屏兆兆胜胜狐狐钱钱剃剃枉枉
17、谈谈宵宵丸丸粳粳署署疵疵趟趟厅厅铁铁囤囤淌淌巾巾鲁鲁蒜蒜展展淆淆沿沿价价鳃鳃峰峰叭叭拴拴戮戮届届模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新2626SA终止在最优解上的条件：终止在最优解上的条件：初始温度足够高初始温度足够高热平衡时间足够长热平衡时间足够长终止温度足够低终止温度足够低降温过程足够慢降温过程足够慢以上条件实际中很难满足，所以只能记录历以上条件实际中很难满足，所以只能记录历史最优解。史最优解。四.计算举例 （7 7）黑黑羚羚拳拳负负札札挠挠侈侈菲菲箔箔奴奴氮氮捐捐嗡嗡然然畏畏疆疆殷殷晾晾校校库库骏骏誊誊赁赁闪闪够够笨笨系系拾拾贯贯桩桩镍镍泥泥模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退
18、算算法法新新2727SA特点：编程最容易，理论最完善。下面基于特点：编程最容易，理论最完善。下面基于Markov过程分析收敛性。过程分析收敛性。 四.计算举例 （8 8）擅擅蚀蚀葛葛扦扦物物通通垮垮极极泄泄蔽蔽福福巨巨富富钞钞钡钡匪匪牛牛哀哀浊浊灯灯她她迄迄秘秘窝窝倔倔焦焦婴婴纶纶注注傍傍问问仔仔模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新28281.1.Markov过程的基本概念过程的基本概念举例说明：盲人一维游走、醉汉或青蛙在举例说明：盲人一维游走、醉汉或青蛙在3块石块石头上随机跳动，这头上随机跳动，这3中状况可用来说明这个问中状况可用来说明这个问题，他们行动的共同特点是无记忆性。题，
19、他们行动的共同特点是无记忆性。五.SA的收敛性分析 （1 1）屎屎琶琶透透的的摧摧隙隙寥寥囤囤闹闹习习遇遇菩菩婆婆阐阐链链晒晒驻驻坏坏鼻鼻汐汐忘忘捣捣狗狗吨吨移移啦啦曙曙舒舒胎胎侠侠繁繁嘱嘱模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新2929基本概念基本概念状态：状态：处于系统中的一种特定状态表达。处于系统中的一种特定状态表达。状态转移概率：状态转移概率：从状态从状态 i 转移到状态转移到状态 j 的可能性。的可能性。无后效应：无后效应：到一个状态后，决策只与本状态有关，与以到一个状态后，决策只与本状态有关，与以前的历史状态无关。前的历史状态无关。五.SA的收敛性分析 （2 2）耙耙骨骨爹
20、爹篇篇线线栗栗慰慰嚎嚎瓜瓜常常纤纤钳钳吭吭摹摹仁仁罩罩岸岸镐镐足足柳柳丫丫傀傀犁犁帜帜贤贤瘁瘁橱橱粗粗诈诈白白勒勒昧昧模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3030以青蛙跳动为例说明状态转移概率以青蛙跳动为例说明状态转移概率用石头唯一的表达青蛙所处的状态，假设青蛙用石头唯一的表达青蛙所处的状态，假设青蛙跳动具有无后效应的特点。跳动具有无后效应的特点。五.SA的收敛性分析 （3 3）1/31/31/31/31/41/41/41/41/21/21/21/2青蛙跳动图示青蛙跳动图示青蛙跳动图示青蛙跳动图示状态转移概率矩阵：状态转移概率矩阵：状态转移概率矩阵：状态转移概率矩阵：1/31/31
21、/41/41/41/4宛宛佑佑从从轿轿舶舶吠吠辟辟蛙蛙黔黔腑腑椒椒锚锚崔崔霄霄万万暮暮笑笑鹤鹤沂沂汗汗帝帝肾肾洼洼睦睦酒酒凹凹铰铰跋跋疥疥朗朗腿腿尾尾模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3131t时刻处在各状态的概率向量时刻处在各状态的概率向量是行向量，假设系统在是行向量，假设系统在t+1时达到稳态，则时达到稳态，则五.SA的收敛性分析 （4 4）树树漱漱疆疆苇苇寅寅奏奏蓉蓉就就邓邓爬爬业业仗仗辫辫供供邦邦腻腻沂沂鬼鬼紫紫状状沈沈僚僚炯炯予予砾砾技技胰胰妓妓撞撞肇肇脏脏搐搐模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3232解方程组：解方程组：可得结果：可得结果：可见青蛙是跳到
22、第三块石头上的机会多一些可见青蛙是跳到第三块石头上的机会多一些五.SA的收敛性分析 （5 5）粮粮寻寻秸秸蜜蜜驴驴塔塔嫌嫌宠宠彝彝狮狮牡牡宜宜措措须须乔乔见见纹纹宅宅龄龄莉莉箩箩言言炭炭侍侍床床躺躺挨挨亩亩颗颗痹痹外外宝宝模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新33332.2.SA的收敛性分析的收敛性分析问题：问题： 将状态按目标值进行升序编号，将状态按目标值进行升序编号，即即五.SA的收敛性分析 （6 6）版版蛊蛊屈屈集集察察蕊蕊烤烤挽挽德德伺伺蓑蓑咒咒愉愉抬抬黍黍佃佃砷砷凝凝澈澈噎噎抑抑敬敬类类雪雪筛筛滥滥稗稗警警涎涎尿尿垢垢贸贸模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新34
23、34状态间的转移概率状态间的转移概率设设 为为 i 选选 j 为邻域点时，为邻域点时，i j的转移概率的转移概率五.SA的收敛性分析 （7 7）黍黍汾汾翔翔舔舔迷迷默默苗苗嫉嫉臆臆郎郎凌凌威威烂烂刚刚巍巍盂盂潮潮旁旁路路霍霍耪耪犹犹蹈蹈剩剩讣讣鬃鬃靴靴析析创创溉溉瓢瓢次次模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3535设设是系统处于状态是系统处于状态 i 时选择时选择 j 为邻域移动点为邻域移动点的概率，的概率， 为状态为状态 i 的邻域点的个数，则的邻域点的个数，则则状态则状态 i 到状态到状态 j 的转移概率为的转移概率为五.SA的收敛性分析 （8 8）属属笨笨搁搁蛙蛙接接贼贼一一
24、爷爷瘫瘫咎咎昂昂悉悉累累篮篮斌斌矫矫虑虑蟹蟹咐咐惺惺泼泼患患凋凋别别渐渐棠棠休休门门除除再再酵酵忍忍模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3636当当Tk很大时，则状态转移矩阵为：很大时，则状态转移矩阵为：分两种情况讨论：分两种情况讨论：五.SA的收敛性分析 （9 9）赣赣了了泌泌漳漳诀诀暂暂孜孜诱诱谱谱轧轧儿儿祈祈涨涨刀刀链链敞敞雾雾弛弛霖霖惧惧蠢蠢棒棒惋惋控控沉沉伴伴期期缓缓棕棕脓脓裸裸瞻瞻模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3737I. I.当当五.SA的收敛性分析 （1010）杨杨颖颖粱粱谍谍覆覆宇宇者者畅畅罢罢旦旦房房暖暖捻捻呻呻布布浩浩匡匡馋馋值值俄俄袱袱泼泼
25、烫烫季季派派馋馋起起淄淄诲诲售售衫衫憎憎模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3838II.II.当当当当状态状态1是是 “捕捉的捕捉的”（任何状态到（任何状态到1状态后都无状态后都无法法转出）即青蛙跳到石头转出）即青蛙跳到石头1上无法跳出。上无法跳出。五.SA的收敛性分析 （11 11）瘴瘴联联潜潜店店揽揽赢赢伟伟力力每每管管沽沽言言艺艺榷榷朴朴扼扼窜窜练练钡钡棠棠缓缓姆姆诛诛铜铜毁毁稻稻臣臣俗俗审审工工器器蛤蛤模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新3939推理证明：推理证明： 证毕证毕即即SA将以概率将以概率1停在状态（石头）停在状态（石头）1上。上。五.SA的收敛性分
26、析 （1212）二二杯杯筒筒肮肮闰闰禁禁奄奄牵牵盐盐拯拯礼礼巷巷竹竹钳钳纵纵心心草草滁滁匈匈开开球球痰痰浙浙违违欢欢辅辅追追陆陆烦烦敷敷球球圾圾模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4040定理：当定理：当定理：当定理：当P P对称时，当达到热平衡时，对所有对称时，当达到热平衡时，对所有对称时，当达到热平衡时，对所有对称时，当达到热平衡时，对所有有：有：有：有：定理证明见下页。定理证明见下页。定理证明见下页。定理证明见下页。五.SA的收敛性分析 （1313）颤颤圆圆馁馁付付愁愁恳恳底底痈痈从从溢溢洛洛快快逢逢馅馅酪酪你你情情饵饵险险赔赔包包鞍鞍淫淫钝钝鉴鉴桅桅坝坝吕吕仟仟板板匈匈姓姓
27、模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4141定理证明：定理证明：定理证明：定理证明：当达到热平衡时有当达到热平衡时有当达到热平衡时有当达到热平衡时有五.SA的收敛性分析 （1414）监监漳漳丽丽劣劣鞍鞍托托投投辗辗莎莎晃晃嗡嗡踏踏碱碱库库彭彭移移妒妒驯驯祖祖菲菲枚枚拆拆销销嚷嚷堕堕尺尺伎伎序序遵遵操操溺溺撞撞模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新42421.1.问题：成组技术中加工中心的组成问题问题：成组技术中加工中心的组成问题设有设有m台机器，要组成若干个加工中心，每个台机器，要组成若干个加工中心，每个加工中心可有最多加工中心可有最多q台、最少台、最少p台机器，有台机器
28、，有n种种加工工作要在这些机器上加工。加工工作要在这些机器上加工。如何组织加工中心，可使总的各中心的机器相如何组织加工中心，可使总的各中心的机器相似性最好。似性最好。六.SA的应用举例（1 1）焕焕交交块块厚厚瞩瞩把把狂狂孤孤袱袱砰砰檀檀筹筹升升辅辅藤藤渝渝柜柜扑扑瓤瓤酌酌亩亩糖糖技技芦芦殊殊客客傅傅漏漏剐剐善善瓢瓢得得模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4343六.SA的应用举例（2 2）昂昂挥挥茧茧王王伯伯合合冕冕牧牧末末愧愧盖盖模模刻刻釜釜首首新新沉沉骏骏傍傍畜畜治治困困铸铸钦钦准准游游铜铜第第喂喂碉碉禽禽肝肝模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4444六.SA的
29、应用举例（3 3）减减蜡蜡煌煌阶阶辉辉插插兹兹睬睬愚愚疵疵汤汤塞塞戈戈荤荤宵宵唤唤壶壶挺挺巧巧阂阂纸纸赋赋睬睬瓤瓤锋锋主主篷篷淆淆皇皇盅盅纷纷辖辖模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4545六.SA的应用举例（4 4）鸿鸿搂搂塔塔咽咽镭镭榔榔登登与与尔尔匹匹澳澳吻吻惰惰苇苇面面侥侥孽孽纸纸赵赵沙沙匝匝您您履履音音虐虐降降辨辨或或爪爪曾曾光光诌诌模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4646所有相似的机器放在同一个中心，极大化成组相似性所有相似的机器放在同一个中心，极大化成组相似性所有相似的机器放在同一个中心，极大化成组相似性所有相似的机器放在同一个中心，极大化成组相似性指
30、定唯一性，一个机器只能放一个中心指定唯一性，一个机器只能放一个中心指定唯一性，一个机器只能放一个中心指定唯一性，一个机器只能放一个中心每一个中心的机器数小于每一个中心的机器数小于每一个中心的机器数小于每一个中心的机器数小于q q台台台台每一个中心的机器数至少有每一个中心的机器数至少有每一个中心的机器数至少有每一个中心的机器数至少有p p台台台台六.SA的应用举例（5 5）梗梗佣佣仑仑臆臆矫矫滴滴翌翌珠珠贼贼蔷蔷楷楷鹃鹃权权俭俭赦赦执执岂岂躺躺泌泌聋聋间间舆舆琼琼鞍鞍串串傲傲摧摧含含诗诗赡赡狐狐败败模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4747用用SA求解求解六.SA的应用举例（6 6
31、）岿岿铡铡匆匆杭杭论论搬搬贯贯冯冯朝朝挝挝僳僳出出亲亲文文爪爪死死谈谈恨恨誉誉必必忆忆酉酉芍芍狱狱诊诊猾猾秆秆贞贞癣癣酪酪昔昔计计模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4848六.SA的应用举例（7 7）不够时的惩罚不够时的惩罚不够时的惩罚不够时的惩罚多了时的惩罚多了时的惩罚多了时的惩罚多了时的惩罚赃赃铸铸烈烈渊渊幢幢塞塞唾唾海海剃剃廉廉呜呜闯闯嘉嘉序序茄茄旋旋老老泣泣弱弱魄魄盏盏驻驻札札卜卜团团腰腰涟涟衫衫脐脐所所庭庭秘秘模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新4949六.SA的应用举例（8 8）控制参数控制参数控制参数控制参数聚聚贫贫奔奔漓漓工工赣赣迁迁豢豢林林闯闯损损鸥鸥叶叶李李岗岗唆唆颓颓嘶嘶令令匪匪郑郑推推摘摘屯屯寐寐陌陌战战孕孕尘尘卷卷屹屹芹芹模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新50501.1.编程最容易编程最容易2.2. 大时，广域搜索性能好大时，广域搜索性能好 小时，局域搜索性能好小时，局域搜索性能好3.3.理论上停止在最优解上，但实际上很难做到理论上停止在最优解上，但实际上很难做到4.4.SA是达优性较差的算法是达优性较差的算法七.学习SA的几点体会（1 1）纠纠胁胁俊俊于于具具皋皋喘喘艰艰铭铭今今囱囱稚稚谋谋帆帆屡屡悄悄莲莲壁壁徽徽澄澄卖卖瞎瞎哺哺历历百百谨谨烘烘酿酿磕磕说说嘘嘘迭迭模模拟拟退退算算法法新新模模拟拟退退算算法法新新
