Алгоритм имитации отжига (АИО). Формула AGI. ИВВ

и они являются важными параметрами, настраиваемыми в алгоритме имитации отжига. Они влияют на траекторию поиска решений и влияют на баланс между исследованием пространства решений и фокусом на получение более оптимальных решений.

      Расчет вероятности принятия худшего решения

      Расчет вероятности принятия худшего решения в алгоритме имитации отжига (АИО) основывается на разности в стоимости текущего и нового решений, а также на текущей температуре. Обычно для расчета вероятности применяются функции, такие как функция Больцмана или функция Метрополиса.

      Вот их объяснение:

      1. Функция Больцмана:

      Функция Больцмана используется для вычисления вероятности принятия худшего решения, и она определяется следующим образом:

      P = exp ((C_new – C_curr) /T)

      где P – вероятность принятия худшего решения, C_new – стоимость нового решения, C_curr – стоимость текущего решения, T – текущая температура.

      Функция Больцмана основана на распределении Больцмана из статистической физики, и она представляет экспоненциальную зависимость между вероятностью и разностью в стоимости решений. С уменьшением температуры разность стоимостей будет оказывать все меньшее влияние на вероятность принятия худшего решения.

      2. Функция Метрополиса:

      Функция Метрополиса является альтернативной формой для расчета вероятности принятия худшего решения и определяется следующим образом:

      P = exp (-delta/T)

      где P – вероятность принятия худшего решения, delta – разность в стоимости решений (C_new – C_curr), T – текущая температура.

      Функция Метрополиса также основана на экспоненциальной зависимости между вероятностью и разностью в стоимости решений. Чем меньше разность стоимостей, тем выше вероятность принятия худшего решения. С уменьшением температуры увеличивается требование к разности стоимостей для принятия худшего решения.