模擬定位機的介紹

模擬定位機（Simulated Annealing）全局優(yōu)化算法，它通過模擬物理退火的過程，解決優(yōu)化問題，能夠在參數(shù)空間中搜索全局**優(yōu)解。該算法主要用于在復(fù)雜的非線性問題中尋找全局**優(yōu)解，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和組合優(yōu)化問題等。

在模擬定位機的算法中，初始狀態(tài)的解決方案作為當(dāng)前**優(yōu)解，然后進行一系列的迭代調(diào)整來尋找更好的解決方案。每一次迭代中，根據(jù)溫度因子隨機選擇一個新的解決方案，如果新解決方案比當(dāng)前**優(yōu)解更好，則將新解決方案作為當(dāng)前**優(yōu)解，并且繼續(xù)以這個新解決方案為基礎(chǔ)進行下一次迭代；如果新解決方案比當(dāng)前**優(yōu)解更差，則根據(jù)一定的概率接受這個新解決方案，但這個概率會隨著溫度降低而減小，**后會降**零。這就類似于物理學(xué)中的退火過程，隨著溫度降低時，分子的運動也會減少，**終達到穩(wěn)定狀態(tài)。

模擬定位機的優(yōu)點在于它通用的求解全局**優(yōu)化問題的方法，而且由于它的隨機性，可以跳出局部**優(yōu)解，并找到全局**優(yōu)解。它的不足之處在于，其計算量較大，需要對大量的參數(shù)進行搜索，并且需要設(shè)置合適的參數(shù)來保證算法的收斂性和效率。