python - Python 中模拟退火的基础知识-6ren

python - Python 中模拟退火的基础知识

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-29 18:02:24

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我必须对某个优化问题使用模拟退火。为了“感受”这项技术，我编写了一个小的 Python 代码并尝试运行它。然而，它似乎并没有给出令人满意的结果。

import random;
import math;
from math import *;
LIMIT=100000;



def update_temperature(T,k):
    T1=T/log(k+1);
#   print "temp now is " + str(T1);
    return T1;

def get_neighbors(i,l):
    if(l>1):
        if(0<=i and i<l):
            if(i==0):
                return [1];
            if(i==l-1):
                return [l-2];
            return [i-1,i+1];
    return [];

def make_move(x,A,T):
    nhbs=get_neighbors(x,len(A));

    nhb=nhbs[random.choice(range(0,len(nhbs)))];


    delta=A[nhb]-A[x];

    if(delta < 0):
        return nhb;
    else:
        r=random.random();
        if(r <= (e**(-1*delta)/(T*1.0))):
            return nhb;

    return x;


def simulated_annealing(A):
    l=len(A);
    init_pos=random.choice(xrange(0,l));
    T=10000**30;
    k=1;

    x_best=init_pos;
    x=x_best;

    while(T>0.0000001 ):
        x=make_move(x,A,T);
        if(A[x] < A[x_best]):
            x_best=x;
        T=update_temperature(T,k);
        k+=1;

    return [x,x_best,init_pos];



def isminima_local(p,A):
    l=len(A);
    if(l==1 and p==0):
        return True;
    if(l>1):
        if(p==0):
            if(A[0] <=A[1]):
                return True;
        if(p==l-1):
            if(A[p-1] >=A[p]):
                return True;
        if(0<=p and p<l and A[p-1]>=A[p] and A[p]<=A[p+1]):
            return True;
    return False;


def func(x):
    F=sin(x);
    return F;

def initialize(l):
    A=[0]*l;
    for i in xrange(0,l):
        A[i]=func(i);
    return A;

def main():
    A=initialize(LIMIT);


    local_minima=[];
    for i in xrange(0,LIMIT):
        if( isminima_local(i,A)):
            local_minima.append([i,A[i]]);  
    sols=simulated_annealing(A);

    m,p=A[0],0;
    for i in xrange(1,LIMIT):
        if(m>A[i]):
            m=A[i];
            p=i;

    print "Global Minima at \n";
    print p,m;


    print "After annealing\n";

    print "Solution is " + str(sols[0]) + " " + str(A[sols[0]]);
    print "Best Solution is " + str(sols[1]) + " " + str(A[sols[1]]);
    print "Start Solution is " + str(sols[2]) + " " + str(A[sols[2]]);

    for i in xrange(0,len(local_minima)):
        if([sols[0],A[sols[0]]]==local_minima[i]):
            print "Solution in local Minima";
        if([sols[1],A[sols[1]]]==local_minima[i]):
            print "Best Solution in local Minima";
    for i in local_minima:
        print i;

main();

我无法理解我哪里出错了。执行有问题还是我对模拟退火的理解有问题？错误请指出..

我对SA的粗略认识: 选择一个随机的邻居如果邻居改善你的情况，搬到那里，否则，以一定的概率移动到那里。概率是这样的，即最初错误的 Action 是“允许的”，但后来它们被“禁止”。最后，您将收敛到您的解决方案。

我已经使用蛮力找到了局部最小值和全局最小值的集合。然后我运行 SA。我原以为 SA 至少会收敛到局部最小值，但情况似乎并非总是如此。另外，我不确定是在每一步都随机选择一个邻居然后尝试移动，还是选择最佳邻居(即使没有一个邻居改善我的状况)然后尝试移动到那里.

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