數值食譜中給出的模擬退火算法有多安全/成熟？

「數字食譜」的作者在Ch。 10是將「經典」模擬退火與Nelder-Mead下山單純形法相結合的模擬退火算法的實現。數值食譜中給出的模擬退火算法有多安全/成熟？

我真的很喜歡這種算法，它是在退火溫度達到0時收斂到典型的下坡搜索的方式。但是，我從未發現任何其他參考。它是模擬退火算法（即生產就緒）的安全，成熟的變體，還是應該將其視爲投入該書的實驗性理念？

2013-02-07 lindelof

不，不安全，保證給你帶來皰疹。

作爲一個專注於AI和智能系統的人，我可以告訴你很少有這樣的算法被認爲是成熟的。高級算法的本質都傾向於對它們有一個實驗方面。例如，在模擬退火中，您需要制定冷卻時間表。你如何做到這一點是非常具體的問題，並要求你試驗和調整算法。 NR代碼是這樣做的合理起點。

2013-02-07 22:34:38

具體問題：是指用例特定的還是數據集特定的？我已經成功地調整了SA的初始溫度，以便在其他數據集上運行良好。我會根據求解器時間自動調整冷卻時間安排。 –

SA實現中有幾個不同的參數，包括能量函數，狀態數量等等。根據所有這些參數，最佳冷卻時間表會有所不同，並且無法知道特定問題配置的最佳冷卻時間表。這讓你需要做實驗。 –

...這是你在化學實驗室嘗試新事物的地方：加熱，冷卻，不完全，再試一次...... –

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