algorithm - ランダムミューテーションヒルクライマーとシミュレーテッドアニーリング-どちらが最速ですか？

Question

私が取り組んでいるプロジェクトの一部としてランダム突然変異山登りアルゴリズムを使用しましたが、局所最適点でスタックする可能性を最小限に抑えるためにシミュレーテッドアニーリングを使用する方がよいかどうか疑問に思いました。

私が持っている質問は、あなたの経験から一般的にどちらが速い傾向があるかということです。明らかに、両方のアルゴリズムには非常に豊富なアプリケーションがあります。必要に応じて、これはより一般化された熟考です。

ありがとうございました。

Answer 1

事前に伝える方法はありません（プロジェクトが純粋なTSPのようなよく研究された学術的問題と100％一致しない限り、そしてそれでも...）。これは、プロジェクトの制約とプロジェクトのサイズ（およびアルゴリズムを正しく実装するかどうか）によって異なります。

したがって、確かに、両方のアルゴリズム（およびタブーサーチなどの他の多くのアルゴリズム）を実装し、このようなベンチマークを使用してそれらを比較する必要があります。

そうは言っても、私はいつでもランダムミューテーションヒルクライミングでのシミュレーテッドアニーリングにお金をかけます:)

注：シミュレーテッドアニーリングは短いですが難しいアルゴリズムです。3番目の実装で正しく取得しただけで、ブログなどで間違った実装がたくさん見られます（それでもかなり良いソリューションが出力されます）。最適化を再利用するだけの方が簡単です。アルゴリズム。