模拟退火如何帮助避免陷入局部极小值？
模拟退火通过在搜索的早期阶段以概率接受较差的解来帮助避免陷入局部极小值。这种接受由一个称为“温度”的参数控制，该参数从高位开始逐渐降低，允许算法在收敛之前更广泛地探索解空间。
适用条件
- 需要一个初始解和一个高的初始温度。
- 使用冷却计划逐渐降低温度。
- 采用接受准则根据当前温度决定是否接受较差的解。
理解与推导
- 从初始解和高温度开始。
- 提出对解的一个更改。
- 如果更改改进了解，则接受它。
- 如果更改使解变差，则以取决于当前温度的概率接受它。
- 根据冷却计划逐渐降低温度。
- 重复直到温度低且解已收敛。
例子
视频在一张约有100个城市的地图上动画展示了模拟退火，显示温度从96.53下降到7.04，而距离通常从85162公里减少到29126公里，在接受较差解时偶尔会增加。
容易误解的地方
- 认为模拟退火总是接受较差的解。
- 假设温度参数对接受较差解的概率没有影响。
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答案依据视频资料生成并经过独立核验。若有疑问，请核对原视频或联系原作者。