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ウィキペディアとこのサイトの両方で、シミュレーテッド アニーリング アルゴリズムの同様のステップについて説明しています。

ウィキペディア:

  if P(e, enew, temp(k/kmax)) > random() then   // Should we move to it?
    s ← snew; e ← enew                          // Yes, change state.

Yuval Baror は、8 人の女王のパズルについて次のように述べています。 

If moving the queen to the new column will reduce the number of attacked 
queens on the board, the move is taken. Otherwise, the move is taken only 
with a certain probability, which decreases over time. 
Hence early on the algorithm will tend to take moves even if they 
don't improve the situation. Later on, the algorithm will only make moves 
which improve the situation on the board.

私の質問は次のとおりです。このランダムな動きは何を達成しますか?

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目的は、ローカライズされた最適なソリューションに落ち着くことを避け、代わりにグローバルな最適なソリューションを見つけようとすることです。こちらを参照してください: http://en.wikipedia.org/wiki/Local_minimum

位置を改善するための手順のみを実行して見つけるよりも全体的な解決策を見つけることを期待して、最初は位置を悪化させる可能性のあるランダムな量の動きを許可します。

名前の「アニーリング」の部分は、時間の経過とともに悪い位置に移動できる量が減少することです。

于 2010-06-09T13:26:01.933 に答える
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状況を改善するソリューションのみを採用することは「貪欲」と呼ばれ、局所的な最適解を見つけることを意味します。

于 2010-06-09T13:36:39.347 に答える