Simulerede annealing-algoritmer er en type stokastisk optimeringsteknik, der bruges til at finde den globale optimale løsning i et komplekst og multidimensionelt søgerum. Det er meget udbredt i optimeringsproblemer inden for forskellige områder, herunder fysik, datalogi, teknik og finans.
Den simulerede annealing-algoritme arbejder efter princippet om annealing, som er en proces, der bruges i metallurgi til at skabe ønskværdige egenskaber i et metal. I algoritmen genereres et sæt løsninger tilfældigt, og søgeprocessen bevæger sig mod den optimale løsning ved gradvist at reducere tilfældigheden i søgningen.
Simulerede annealing-algoritmer er velegnede til optimeringsproblemer, hvor søgerummet er komplekst og ikke tillader en ligetil analytisk løsning. De kan effektivt finde den globale optimale løsning i store og komplekse søgerum.
Overordnet set er rollen for simulerede annealing-algoritmer i optimering at finde den globale optimale løsning i komplekse og multidimensionelle søgerum.
Udgivelsesdato: