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SA函數，即模仿退火演算法中的狀況接收函數，是優化成績中常用的一種方法。其核心頭腦在於經由過程模仿固體材料的退火過程，尋覓成績的最優解。本文將具體介紹怎樣打算SA函數。 起首，我們須要明白SA函數的打算步調。簡言之，分為以下三個階段：初始化參數、迭代求解、冷卻結束。
- 初始化參數：設定初始溫度T，初始解狀況S，以及溫度降落的速度α。
- 迭代求解：在以後溫度T下，隨機生成一個新的解狀況S'，打算以後解與新舊解之間的差值ΔE。然後，根據狀況接收函數A(S, S', T)來斷定能否接收新解。
- 冷卻結束：當溫度降落到某一閾值時，結束迭代。 具體地，我們來看看狀況接收函數A(S, S', T)的打算方法。該函數平日由以下公式給出： A(S, S', T) = exp(-ΔE/T) 其中，ΔE表示新舊解之間的能量差，T表示以後溫度。當ΔE為負值時，新解比以後解更優，接收新解的概率為1；當ΔE為正值時，新解不如以後解，接收新解的概率會跟著溫度的降落而減小。 在迭代求解過程中，關鍵是怎樣公道抉擇溫度降落的速度α。假如α過大年夜，可能招致錯過最優解；假如α過小，打算效力會降落。一般來說，可能採用以下戰略：
- 在初始階段，溫度較高，可能設置較大年夜的α，以便疾速摸索解空間；
- 在迭代前期，溫度較低，逐步減小α，以便更精巧地查抄最優解。 最後，總結一下打算SA函數的方法。起首，初始化參數；然後，經由過程迭代求解，利用狀況接收函數來斷定能否接收新解；最後，在冷卻結束後掉掉落最優解。 經由過程打算SA函數，我們可能有效地處理很多優化成績，為現實利用供給重要支撐。