连续变量优化问题的模拟退火算法求解
算法流程,写得有点乱,自己看
马尔科夫链长度为某一温度下的迭代次数
1、设置初始参数:起始点、初始温度T0、马尔科夫链长度Max_L、目标函数的最大值Max_E、停止温度Te、降温函数(取线性的最简单),scale;
2、判断是否收敛(T<Te,或者连续多次降温目标函数值不发生变化时),,是的话就停止算法;否则T= aT,L=1就下一步;
3、随机选择一个当前解的分量,根据公式产生扰动,得到新的候选解,此处以有上下限约束的优化问题为例:
4、计算目标函数差,dE,根据Metropolis规则判断是否接受候选解
生成一个0-1之间的随机数r,如果P>r,那么接受候选解为新解,L+=1,否则继续下一步;
5、若L>Max_L, 回到第三步;否则L+=1,回到第三步。