现代优化算法(chwu)

其中Emin min E ( j )且Dmin { i | E ( i ) Emin }
jD
xi Smin

Pi* 1
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物理退火过程
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。
现代的评价方法 算法复杂性
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现代优化算法的特点
它们的共同特点：都是从任一解出发，按照 某种机制，以一定的概率在整个求解空间中探索 最优解。由于它们可以把搜索空间扩展到整个问 题空间，因而具有全局优化性能。
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现代优化算法
特点：
1)不依赖于初始条件； 2)不与求解空间有紧密关系,对解域无可微或连续的要求; 容易实现，求解稳健。 3)但收敛速度慢，能获得全局最优；适合于求解空间不 知的情况。 4)SA、GA可应用于大规模、多峰多态函数、含离散变 量等全局优化问题；求解速度和质量远超过常规方法。
城市数 计算 时间 24 1 sec 25 24 sec 26 10 min 27 4.3 hour 28 4.9 day 29 136.5 day 30 10.8 year 31 325 year
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12.1 模拟退火算法
(Simulated Annealing Algorithm)
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
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案例讲解
已知敌方100个目标的经度、纬度 我方有一个基地，经度和纬度为(70,40)。假设我方飞 机的速度为1000公里/小时。我方派一架飞机从基地 出发，侦察完敌方所有目标，再返回原来的基地。在 敌方每一目标点的侦察时间不计，求该架飞机所花费 的时间（假设我方飞机巡航时间可以充分长）。
这是一个旅行商问题。给我方基地编号为 1，目标依次编号为 2，3，…， 101，最后我方基地再重复编号为 102（这样便于程序中计算） 。距离矩阵
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物理退火过程
数学表述 在温度T，分子停留在状态r满足Boltzmann概率分布
E (r ) 1 P { E E ( r )} exp Z (T ) k BT E 表示分子能量的一个随机变量，E ( r )表示状态r的能量， k B 0为Boltzmann常数。Z (T )为概率分布的标准化因子： E ( s) Z (T ) exp k BT sD
z
则 A, B 两点的直角坐标分别为
A( R cos x1 cos y1 , R sin x1 cos y1 , R sin y1 ) ， B( R cos x2 cos y2 , R sin x2 cos y2 , R sin y2 ) ，
O x1
y1
x
其中 R 6370为地球半径。 A, B 两点的实际距离 OA OB y d R arccos ， OA OB 化简得
即：p大于[0,1)区间的随机数，则仍接受状态 j 为当 前状态；否则保留状态 i 为当前状态。
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物理退火过程 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 （恶化解）； 在低温下，只接受与当前状态能量差较小的新状态。 模拟退火算法能够从局部最优 的“陷阱”中跳出，最终有可 能求得问题的全局最优解。
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物理退火过程
Metropolis准则（1953）——以概率接受新状态
若在温度T，当前状态i →新状态j，系统能量从 E(i)→E(j)，系统由状态i → j的接受概率P：
1, if E ( j ) E ( i ), P E ( j ) E ( i ) e KT , if E ( j ) E ( i ).
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（2）要确定在每一温度下状态转换的结束准则。实际操作 可以考虑当连续 m 次的转换过程没有使状态发生变化时结束该 温度下的状态转换。最终温度的确定可以提前定为一个较小的 值Te ，戒连续几个温度下转换过程没有使状态发生变化算法就 结束。
（3） 选择初始温度和确定某个可行解的邻域的方法 也要恰当。
3、当温度趋于0时，分子停在最低能量状态概率趋于1。
T
lim
e
jD

E(i ) KT E( j) KT
e

1 |D|
lim
T 0
e
jD

E ( i ) Emin KT E ( j ) Emin KT
e
1 , 若i Dmin , | Dmin | 0, 其它.
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。
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能量最低状态
非能量最低状态
物理退火过程
数学表述
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： 2、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| ；
1、当温度很高时，每个状态概率基本相同，接近平均值1/|D|； .
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。
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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。
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物理退火过程
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； 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。
d R arccos[cos( x1 x2 )cos y1 cos y2 sin y1 sin y2 ].
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算法描述(解空间与目标函数)
（1）解空间 解空间 S 可表为{1,2,,101,102}的所有固定起点和终点的循环排列集合， 即
S {( 1 ,, 102 ) | 1 1, ( 2 ,, 101 )为{2,3,,101}的循环排列, 102 102}
NP问题的另一个定义是，可以在多项式的时间里猜出一 个解的问题。 所有的P类问题都是NP问题。
NP-C：同时满足下面两个条件的问题就是NPC问题:
首先，它是一个NP问题； 然后，所有的NP问题都可以约化到它。 Hamilton回路、TSP NP-hard：满足NPC问题的第二条，不满足第一条。
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组合优化问题(Combinatorial Optimization Problem ) : 最优化问题中的解空间X或S由离散集合构成。其中很 多问题是NP完全(Nondeterministic Polynomial Completeness)问题.
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习惯上，将优化算法分为两类：局部优化算法 和全局性优化算法。 前者可以称为经典优化算法，已经得到了人们 广泛深入的研究。目前，运筹学（确定论方法） 主要包括这些方面的内容，线性规划、整数规 划、0–1规划、非线性规划、排队论、决策论。 后者习惯上称为现代优化算法，是20世纪80年 代兴起的新型全局性优化算法，主要包括禁忌 搜索、模拟退火、遗传算法等，其主要应用对 象是优化问题中的难解问题，即NP–hard问题。
现代优化算法
现在优化算法概论 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA)
优化模型
Min(或Max) z f ( x ), x ( x1 , x n )T 实际问题中 的优化模型 s.t. g i ( x ) 0, i 1, 2, m
x~决策变量 数学规划 线性规划(LP) 二次规划(QP) 非线性规划(NLP) f(x)~目标函数 连续规划 0-1整数规划 一般整数规划 纯整数规划(PIP) 混合整数规划(MIP) gi(x)0~约束条件
待解决的问题 连续性问题，以微积分为基础，规模较小 传统的评价方法 算法收敛性、收敛速度
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最优化问题(Optimization Problem)
最优化问题:
Minimize f ( x) f ( x1 , x2 , , xn ) subject to x ( x1 , x2 , , xn ) S X
常用的现代优化算法
模拟退火算法Simulated Annealing，简称SA 遗传算法Genetic Algorithm，简称GA 禁忌搜索算法 Tabu Search，简称TS 神经网络算法Neural Network Algorithm，简称NNA 粒子群算法 Particle Swarm Optimization，简称PSO 差分进化算法 Differential Evolution，简称DE
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搜索示例：TSP问题
典型问题——旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP） 12
1 2
给定n个城市和两两 城市之间的距离，要
求确定一条经过各城
市当且仅当一次的最 短路线。
1
8
3 2
3
10
4
10
TSP的搜索的困难
其可能的路径条数随着城市数 目n成指数增长，如，5个城市 对应12条路径；10个城市对应 181440条路径；100个城市对 计算复杂度：指数灾难 应4.6663X10155条路径。
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组合优化与物理退火的相似性
相似性比较