1 模拟退火算法的应用背景
模拟退火算法提出于1982年。Kirkpatrick等人首先意识到固体退火过程与优化问题之间存在着类似性;Metropolis等人对固体在恒定温度下达到热平衡过程的模拟也给他们以启迪。通过把Metropolis 算法引入到优化过程中,最终得到一种对 Metropolis 算法进行迭代的优化算法,这种算法类似固体退火过程,称之为“模拟退火算法”。
模拟退火算法是一种适合求解大规模组合优化问题的随机搜索算法。目前,模拟退火算法在求解 TSP,VLSI 电路设计等组合优化问题上取得了令人满意的结果。将模拟退火算法同其它的计算智能方法相结合,应用到各类复杂系统的建模和优化问题中也得到了越来越多的重视,已经逐渐成为一种重要的发展方向。
2 模拟退火算法介绍
3 模拟退火算法的参数
模拟退火是一种优化算法,它本身是不能独立存在的,需要有一个应用场合,其中温度就是模拟退火需要优化的参数,如果它应用到了聚类分析中,那么就是说聚类分析中有某个或者某几个参数需要优化,而这个参数,或者参数集就是温度所代表的。它可以是某项指标,某项关联度,某个距离等等。