simulated-annealing - シミュレーテッド アニーリングを使用した N クイーン問題

Question

シミュレーテッド アニーリングを使用して、n 個のクイーンのアルゴリズムを考え出そうとしています。一般的なアルゴリズムはオンラインにありますが、それを見ると、それがどのように機能するのか理解できませんでした。私のノードには、ボード上のヒット数に関する値しかありません。これにシミュレーテッド アニーリング アルゴリズムを使用するにはどうすればよいですか。「気温」「スケジュール」とは？

これを理解するのを手伝ってください。ありがとう

Answer 1

温度は、ソリューションを改善しない動きを受け入れる可能性を表す数値です。高い温度で開始し (= 改善しない動きを受け入れる可能性が非常に高い)、ゆっくりと温度が低くなります (= 改善しない動きを受け入れる可能性はほとんどありません)。

シミュレーテッド アニーリングを正しく行うには、何度か試行錯誤が必要でした。実際、私が最終的にそれを機能させたとき、私は次のように感じました：

タブー検索は職人技です。すべての変更が改善されます。シミュレーテッド アニーリングは芸術です。

ここで私の実装を見つけることができます（OptaPlanner、Java、オープンソースの一部）。