实现模拟退火

Question

我想我了解模拟退火的基本概念。它基本上是在一开始添加随机解以覆盖搜索空间的更好区域，然后随着算法的继续运行慢慢减少随机性。

我有点困惑，我将如何实现这一点，我的遗传算法。

有人能给我一个简单的解释我需要做什么，并澄清我对模拟退火如何工作的理解是正确的吗？

Answer 1

在遗传算法中构建新一代个体时，有三个随机方面：

1. 将父母个体与父母个体匹配，并根据其比例适合度进行偏好
2. 选择交叉点
3. 使后代突变

对于第二个，你无能为力，因为这通常是一个均匀的随机分布。当你选择父母时，你可以尝试在轮盘赌中添加一些随机因素，然后慢慢减少随机函数。但这违背了遗传算法的精神，（更重要的是）我认为它不会有多大好处。事实上，我认为这会很痛苦。

这就留下了第三个因素——随着世代的推移，突变率从高突变变为低突变

这真的没有比这更复杂的了。