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Simulated Annealing

Nome: Luis テ》ila Bezerra Freitas

SOES - 09/11/2012


Introdução • Problemas NP-completo


Introdução • Heurísticas x Algoritmos exatos – Heurísticas Têmpera simulada, Colônia de formigas, Busca Tabu – Algoritmos exatos Método simplex, Branch e Bound.


Introdução • Busca local

• Conceitos -Vizinhança -Mínimo ou máximo local -Mínimo ou máximo global


Têmpera Simulada • Analogia com arrefecimento de sólidos da termodinâmica. -Aquecimento para uma alta temperatura -Resfriamento controlado • Aplicação em problemas de otimização combinatória


Algoritmo procedure SIMULATED. ANNEALING; begin INITIALIZE (inicial, Co, Lo); k:=0; i:=inicial; L := Lo; repeat for Lk := 1 to L do begin GENERATE (j from Si); if f(j) < f(i) then i:=j; Lk= Lk + 1; else if exp ( ( f(i) - f(j) ) /ck ) > random[0, 1) then i := j; Lk=Lk + 1; end; k:=k + 1; CALCULATE. CONTROL (Ck); until stopcriterion • Onde Ck é a variável de controle, ou seja, a temperatura. • Lk é o número de sucessos por iteração


Características • Exp( (f(i) – f(j)) /ck), por que isso funciona? • Cálculo do ck – Ck= T x Kb. – T = α x T, Onde α é o fator de resfriamento.


Características • Cálculo ou estimação do Co. Co = ∆fmax

• BSF (“Best so far”)

SOES #36 - Simulated Annealing  
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