以下关于模拟退火算法的介绍,正确的说法有( )
A. 模拟退火其实就是爬山算法,但是它的搜索过程引入了随机因素;
B. 模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解;
C. 模拟退火算法是一种随机算法,并不一定能找到全局的最优解;
D. 如果参数设置得当,模拟退火算法搜索效率比穷举法要高;
模拟退火算法的优点有( )。
A. 计算过程简单,通用;
B. 收敛速度慢,执行时间长;
C. 可用于求解复杂的非线性优化问题;
D. 算法性能对参数设置很敏感;
E. 降温过程的快慢不易控制,过快可能会得不到全局最优解,过慢则算法收敛速度太慢;
F. 适用于并行处理;
模拟退火算法的缺点有( )。
A. 计算过程简单,通用;
B. 收敛速度慢,执行时间长;
C. 可用于求解复杂的非线性优化问题;
D. 算法性能对参数设置很敏感;
E. 降温过程的快慢不易控制,过快可能会得不到全局最优解,过慢则算法收敛速度太慢;
F. 适用于并行处理;
以下哪些技术可以提高模拟退火算法的效率( )
A. 增加升温或重升温过程。在算法进程的适当时机,将温度适当提高,从而可激活各状态的接受概率,以调整搜索进程中的当前状态,避免算法在局部极小解处停滞不前。
B. 增加记忆功能。为避免搜索过程中由于执行概率接受环节而遗失当前遇到的最优解,可通过增加存储环节,将一些在这之前好的态记忆下来。
C. 增加补充搜索过程。即在退火过程结束后,以搜索到的最优解为初始状态,再次执行模拟退火过程或局部性搜索。
D. 对每一当前状态,采用多次搜索策略,以概率接受区域内的最优状态,而非标准SA的单次比较方式。
E. 结合其他搜索机制的算法,如遗传算法、混沌搜索等。
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