隨機變異山登山和模擬退火 - 哪個最快？

Question

我已經使用了隨機突變爬坡算法作爲我正在開發的一個項目的一部分，但是想知道使用模擬退火來最大限度地減少卡住任何局部最優方案的機會會更好。

我的問題是哪一個往往會比你的經驗更快？顯然，這兩種算法都有大量的應用程序;如果你喜歡，這更多的是一種廣泛的思考。

謝謝。

Answer 1

有沒有辦法事先告訴（除非你的項目是一個100％的匹配，像一個純粹的TSP的學習良好的學術問題 - 甚至是......）。這取決於你的項目的約束和你的項目的大小（如果你正確地實現算法）。

因此，可以肯定的是，您必須實現兩種算法（以及許多其他方法，比如Tabu Search，...）和use a Benchmarker like this one來比較它們。

話雖這麼說，我倒是把我的錢比隨機突變山模擬退火攀登任何一天:)

注：模擬退火是一個短暫而艱難的算法：我只猜中了我的3TH實施我看到很多錯誤的實現（仍然輸出一個非常好的解決方案）在博客等。這更容易，只是reuse optimization algorithms。