Global Optimization Toolbox

Simulated Annealing

Mit Simulierter Annealing werden Optimierungsprobleme unter Verwendung eines wahrscheinlichkeitstheoretischen Suchalgorithmus gelöst. Der Algorithmus bildet den physikalischen Prozess einer Glühung nach, bei dem ein Material erhitzt wird und die Temperatur dann langsam gesenkt wird, um Defekte zu verringern, so dass die Systemenergie minimiert wird. Analog wird mit jeder Iteration eines simulierten Glühalgorithmus versucht, das aktuelle Minimum zu verbessern, indem der Suchumfang langsam reduziert wird.

Der simulierte Glühalgorithmus akzeptiert alle neuen Punkte, die das Ziel verringern, jedoch auch mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit Punkte, die das Ziel erhöhen. Indem Punkte akzeptiert werden, die das Ziel erhöhen, wird vermieden, dass der Algorithmus bei frühen Iterationen in lokalen Minima gefangen bleibt. Der Algorithmus kann somit globale Untersuchungen vornehmen, um bessere Lösungen zu erzielen.

Mithilfe des simulierten Annealing-Algorithmus können Sie unbeschränkte oder Grenzbedingungs-Optimierungsprobleme lösen, und es ist nicht erforderlich, dass die Funktionen differenzierbar oder stetig sind. Sie können auf die Toolbox-Funktionen über die Befehlszeile oder die Optimization-App zugreifen und Folgendes ausführen:

  • Probleme mit adaptiv simulierten Annealing-, Boltzmann-Annealing- oder schnellen Annealing-Algorithmen lösen
  • Benutzerdefinierte Funktionen erstellen, um den Annealing-Prozess, die Akzeptanzkriterien, den Temperaturplan, die Darstellungsfunktionen, die Simulationsausgabe oder eigene Datentypen zu definieren
  • Hybrid-Optimierung ausführen, indem eine weitere Optimierungsmethode angegeben wird, die in definierten Intervallen oder nach der Solverbeendigung ausgeführt wird
Using simulated annealing to solve a challenging problem that contains flat regions between basins.

Lösung eines anspruchsvollen Problems, das flache Bereiche zwischen Becken umfasst, mithilfe eines simulierten Annealing-Algorithmus.

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