《模拟退火算法》PPT课件.ppt

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1、,智能算法及应用,智能算法及应用,智能算法及应用,智能算法及应用,算法的提出 模拟退火算法最早的思想由Metropolis等（1953）提出，1983年Kirkpatrick等将其应用于组合优化。算法的目的 解决NP复杂性问题；克服优化过程陷入局部极小；克服初值依赖性。,3.1.1 物理退火过程,智能算法及应用,物理退火过程 什么是退火：退火是指将固体加热到足够高的温度，使分子呈随机排列状态，然后逐步降温使之冷却，最后分子以低能状态排列，固体达到某种稳定状态。,3.1.1 物理退火过程,智能算法及应用,物理学方面的模拟退火概念 固体物理中，金属结构的稳定程度对应着一个能量函数。当温度高时，原子

2、的运动不稳定，能量函数较高。如果用淬火的方式骤然降温，能量函数就会进入一个局部极小。,3.1.1 物理退火过程,智能算法及应用,物理学方面的模拟退火概念 所谓退火，是近似一种双极限过程：极限一：当温度有改变时，经过无穷大时间后，系统可以进入稳态；极限二：温度以无穷小的速度趋进于绝对零度；,3.1.1 物理退火过程,智能算法及应用,物理学方面的模拟退火概念 在以上两个极限的退火作用下，能量函数以概率收敛到全局极小。所谓模拟退火算法，也就是近似构造这种双极限过程，从而获得全局优化的算法,3.1.1 物理退火过程,智能算法及应用,物理退火过程 加温过程增强粒子的热运动，消除系统原先可能存在的非均匀态

3、；等温过程对于与环境换热而温度不变的封闭系统，系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行，当自由能达到最小时，系统达到平衡态；冷却过程使粒子热运动减弱并渐趋有序，系统能量逐渐下降，从而得到低能的晶体结构。,3.1.1 物理退火过程,3.1 模拟退火算法及模型,智能算法及应用,数学表述 在温度T，分子停留在状态r满足Boltzmann概率分布,3.1.1 物理退火过程,3.1 模拟退火算法及模型,智能算法及应用,数学表述 在同一个温度T，选定两个能量E1E2，有 在同一个温度，分子停留在能量小的状态的概率比停留在能量大的状态的概率要大。,3.1.1 物理退火过程,1,0,智能算法及应用,数学表

4、述 若|D|为状态空间D中状态的个数，D0是具有最低能量的状态集合：当温度很高时，每个状态概率基本相同，接近平均值1/|D|；状态空间存在超过两个不同能量时，具有最低能量状态的概率超出平均值1/|D|；当温度趋于0时，分子停留在最低能量状态的概率趋于1。,能量最低状态,智能算法及应用,Metropolis准则（1953）以概率接受新状态 固体在恒定温度下达到热平衡的过程可以用Monte Carlo方法（计算机随机模拟方法）加以模拟，虽然该方法简单，但必须大量采样才能得到比较精确的结果，计算量很大。,3.1.1 物理退火过程,智能算法及应用,Metropolis准则（1953）以概率接受新状态

5、若在温度T，当前状态i 新状态j 若EjEi，则接受 j 为当前状态；否则，若概率 p=exp-(Ej-Ei)/kBT 大于0,1)区间的随机数，则仍接受状态 j 为当前状态；若不成立则保留状态 i 为当前状态。,3.1.1 物理退火过程,智能算法及应用,Metropolis准则（1953）以概率接受新状态 p=exp-(Ej-Ei)/kBT 在高温下，可接受与当前状态能量差较大的新状态；在低温下，只接受与当前状态能量差较小的新状态。,3.1.1 物理退火过程,智能算法及应用,相似性比较,3.1.2 组合优化与物理退火的相似性,智能算法及应用,基本步骤 给定初温t=t0，随机产生初始状态s=s

6、0，令k=0；Repeat Repeat 产生新状态sj=Genete(s)；if min1,exp-(C(sj)-C(s)/tk=randrom0,1 s=sj;Until 抽样稳定准则满足；退温tk+1=update(tk)并令k=k+1；Until 算法终止准则满足；输出算法搜索结果。,3.1.3 模拟退火算法的基本思想和步骤,智能算法及应用,影响优化结果的主要因素 给定初温t=t0，随机产生初始状态s=s0，令k=0；Repeat Repeat 产生新状态sj=Genete(s)；if min1,exp-(C(sj)-C(s)/tk=randrom0,1 s=sj;Until 抽样稳定

7、准则满足；退温tk+1=update(tk)并令k=k+1；Until 算法终止准则满足；输出算法搜索结果。,3.1.3 模拟退火算法的基本思想和步骤,三函数两准则初始温度,智能算法及应用,定义马尔科夫性（无后效性）：由时刻t0系统或过程所处的状态，可以决定系统或过程在时刻t0所处的状态，而无需借助于t0以前系统或过程所处状态的历史资料。马尔科夫性过程分布函数的描述：X(tn-1)=xn-1,即：PX(tn)=xn|x(t1=x1),X(t2)=x2,.,X(tn-1)=xn-1=PX(tn)=xn|X(tn-1)=xn-1,xnR.,3.2.1 马尔科夫链,智能算法及应用,定义,3.2.1

8、马尔科夫链,3.2 模拟退火算法的马氏链描述,智能算法及应用,定义 一步转移概率：n步转移概率：若解空间有限，称马尔可夫链为有限状态；若，称马尔可夫链为时齐的。,3.2.1 马尔科夫链,智能算法及应用,模拟退火算法对应了一个马尔可夫链 模拟退火算法：新状态接受概率仅依赖于新状态和当前状态，并由温度加以控制。若固定每一温度，算法均计算马氏链的变化直至平稳分布，然后下降温度，则称为时齐算法；若无需各温度下算法均达到平稳分布，但温度需按一定速率下降，则称为非时齐算法。分析收敛性,3.2.2 模拟退火算法与马尔科夫链,智能算法及应用,原则 产生的候选解应遍布全部解空间方法 在当前状态的邻域结构内以一定

9、概率方式（均匀分布、正态分布、指数分布等）产生,3.3.1 状态产生函数,智能算法及应用,原则(1)在固定温度下，接受使目标函数下降的候选解的概率要大于使目标函数上升的候选解概率；(2)随温度的下降，接受使目标函数上升的解的概率要逐渐减小；(3)当温度趋于零时，只能接受目标函数下降的解。方法 具体形式对算法影响不大 一般采用min1,exp(-C/t),3.3.2 状态接受函数,智能算法及应用,收敛性分析 通过理论分析可以得到初温的解析式，但解决实际问题时难以得到精确的参数；初温应充分大；实验表明 初温越大，获得高质量解的机率越大，但花费较多的计算时间；,3.3.3 初温,智能算法及应用,方法

10、（1）均匀抽样一组状态，以各状态目标值得方差为初温；（2）随机产生一组状态，确定两两状态间的最大目标值差，根据差值，利用一定的函数确定初温；（3）利用经验公式。,3.3.3 初温,3.3 模拟退火算法关键参数和操作的设计,智能算法及应用,时齐算法的温度下降函数（1），越接近1温度下降越慢，且其大小可以不断变化；（2），其中t0为起始温度，K为算法温度下降的总次数。,3.3.4 温度更新函数,智能算法及应用,时齐算法常用的Metropolis抽样稳定准则（1）检验目标函数的均值是否稳定；（2）连续若干步的目标值变化较小；（3）按一定的步数抽样。,3.3.5 内循环终止准则,智能算法及应用,常用方

11、法（1）设置终止温度的阈值；（2）设置外循环迭代次数；（3）算法搜索到的最优值连续若干步保持不变；（4）概率分析方法。,3.3.6 外循环终止准则,智能算法及应用,模拟退火算法的优点 质量高；初值鲁棒性强；简单、通用、易实现。模拟退火算法的缺点 由于要求较高的初始温度、较慢的降温速率、较低的终止温度，以及各温度下足够多次的抽样，因此优化过程较长。,3.4.1 模拟退火算法的优缺点,智能算法及应用,改进的可行方案（1）设计合适的状态产生函数；（2）设计高效的退火历程；（3）避免状态的迂回搜索；（4）采用并行搜索结构；（5）避免陷入局部极小，改进对温度的控制方式；（6）选择合适的初始状态；（7）设

12、计合适的算法终止准则。,3.4.2 改进内容,智能算法及应用,改进的方式（1）增加升温或重升温过程，避免陷入局部极小；（2）增加记忆功能（记忆“Best so far”状态）；（3）增加补充搜索过程（以最优结果为初始解）；（4）对每一当前状态，采用多次搜索策略，以概率接受区域内的最优状态；（5）结合其它搜索机制的算法；（6）上述各方法的综合。,3.4.2 改进内容,智能算法及应用,改进的思路（1）记录“Best so far”状态，并即时更新；（2）设置双阈值，使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量，即在各温度下当前状态连续 m1 步保持不变则认为Metropolis抽样稳定，若连续 m2 次

13、退温过程中所得最优解不变则认为算法收敛。,3.4.3 一种改进的模拟退火算法,智能算法及应用,改进的退火过程（1）给定初温t0，随机产生初始状态s，令初始最优解s*=s，当前状态为s(0)=s，i=p=0；（2）令t=ti，以t，s*和s(i)调用改进的抽样过程，返回其所得最优解s*和当前状态s(k)，令当前状态s(i)=s(k)；（3）判断C(s*)m2?若是，则转第(6)步；否则，返回第(2)步；（6）以最优解s*作为最终解输出，停止算法。,3.4.3 一种改进的模拟退火算法,智能算法及应用,改进的抽样过程（1）令k=0时的初始当前状态为s(0)=s(i)，q=0；（2）由状态s通过状态产

14、生函数产生新状态s，计算增量C=C(s)-C(s)；（3）若CC(s)?若是，则令s*=s，q=0；否则，令q=q+1。若C0，则以概率exp(-C/t)接受s作为下一当前状态；（4）令k=k+1，判断qm1?若是，则转第(5)步；否则，返回第(2)步；（5）将当前最优解s*和当前状态s(k)返回改进退火过程。,3.4.3 一种改进的模拟退火算法,智能算法及应用,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,TSP Benchmark 问题 41 94;37 84;54 67;25 62;7 64;2 99;68 58;71 44;54 62;83 69;6

15、4 60;18 54;22 60;83 46;91 38;25 38;24 42;58 69;71 71;74 78;87 76;18 40;13 40;82 7;62 32;58 35;45 21;41 26;44 35;4 50,智能算法及应用,算法流程,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,智能算法及应用,初始温度的计算 for i=1:100 route=randperm(CityNum);fval0(i)=CalDist(dislist,route);end t0=-(max(fval0)-min(fval0)/log(0.9);,3.5.

16、1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,智能算法及应用,状态产生函数的设计（1）互换操作，随机交换两个城市的顺序；（2）逆序操作，两个随机位置间的城市逆序；（3）插入操作，随机选择某点插入某随机位置。,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,2,8,3,5,9,1,4,6,7,2,8,3,5,9,1,4,6,7,2,8,3,5,9,1,4,6,7,智能算法及应用,参数设定 截止温度 tf=0.01;退温系数 alpha=0.90;内循环次数 L=200*CityNum;,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.7

17、41 by D B Fogel）,智能算法及应用,运行过程,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,智能算法及应用,运行过程,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,智能算法及应用,运行过程,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,智能算法及应用,运行过程,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,智能算法及应用,运行过程,3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,智能算法及应用,运行结果,

18、3.5.1 30城市TSP问题（d*=423.741 by D B Fogel）,智能算法及应用,换热器模型 两级管壳式换热器组成的换热器系统，数学模型高度非线性，其目标函数通常是多峰(谷)的，具有很多局部最优解。,3.5.2 模拟退火算法在管壳式换热器优化设计中的应用,智能算法及应用,优化目标 以换热器系统的总费用年值最小作为优化设计的目标。其中，f1(X)是两级换热器的初始投资，f2(X)是两级换热器年维护费(包括除垢、保养、维修等)，f3(X)是冷却水资源费以及管程压降能耗费，f4(X)是壳程压降能耗费。,3.5.2 模拟退火算法在管壳式换热器优化设计中的应用,智能算法及应用,优化目标

19、经过分析，优化问题的独立变量共12个，分别是一级换热器煤油出口温度t2、冷却水流量G1、两个换热器的管内径d1，d2和管间距S1，S2、折流板间距B1，B2、折流板开口角1，2、单管长度L1，L2。,3.5.2 模拟退火算法在管壳式换热器优化设计中的应用,3.5 模拟退火算法的实现与应用,智能算法及应用,应用模拟退火算法解决优化设计 状态表示12个变量的实数表示；初始温度100；结束温度0.001；状态产生函数，为扰动幅度参数，为随机扰动变量，随机扰动可服从柯西、高斯、均匀分布。降温因子0.98；马氏链长度1200。,3.5.2 模拟退火算法在管壳式换热器优化设计中的应用,智能算法及应用,优化结果 优化目标值0.25565E06 独立变量取值,3.5.2 模拟退火算法在管壳式换热器优化设计中的应用,智能算法及应用,