Un algoritm de recoacere simulat este un algoritm de optimizare stocastică care este utilizat pentru a găsi soluția optimă globală sau aproape optimă pentru o problemă dată, în special în cazurile în care spațiul de căutare este mare și funcția de optimizare este neliniară și neconvexă. Este inspirat din procesul fizic de recoacere, în care un material este încălzit și apoi răcit treptat pentru a-și îmbunătăți structura și proprietățile. Într-un algoritm de recoacere simulat, procesul de căutare începe cu o soluție aleatorie sau inițială și apoi se deplasează iterativ către soluții mai bune. Algoritmul acceptă soluții care pot să nu fie întotdeauna optime, permițându-i să scape de minimele locale și să exploreze în detaliu spațiul soluției. Algoritmul folosește un criteriu de acceptare care se bazează pe probabilitatea de acceptare a noii soluții, care se recoace în timp prin reducerea treptată a temperaturii sistemului. Programul de răcire este de obicei conceput pentru a echilibra între explorare și exploatare, permițând algoritmului să converge către o soluție globală optimă cu mare probabilitate.
Data publicării: