시뮬레이션된 어닐링 알고리즘은 특히 검색 공간이 크고 최적화 함수가 비선형 및 비볼록인 경우 주어진 문제에 대한 전역 최적 또는 최적에 가까운 솔루션을 찾는 데 사용되는 확률적 최적화 알고리즘입니다. 재료가 가열된 후 점진적으로 냉각되어 구조와 특성이 개선되는 어닐링의 물리적 공정에서 영감을 받았습니다. 모의 어닐링 알고리즘에서 검색 프로세스는 무작위 또는 초기 솔루션으로 시작한 다음 반복적으로 더 나은 솔루션으로 이동합니다. 알고리즘은 항상 최적이 아닐 수 있는 솔루션을 허용하므로 로컬 최소값에서 벗어나 솔루션 공간을 철저히 탐색할 수 있습니다. 알고리즘은 새 솔루션을 수락할 확률을 기반으로 하는 수락 기준을 사용합니다. 시스템의 온도를 점차적으로 낮추어 시간이 지남에 따라 어닐링됩니다. 냉각 일정은 일반적으로 탐색과 활용 사이의 균형을 맞추도록 설계되어 알고리즘이 높은 확률로 전역 최적 솔루션으로 수렴할 수 있습니다.
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