第10章 随机神经网络及模拟退火算法教材课程.ppt

第10章 非确定方法;基本的非确定训练算法 ;基本的非确定训练算法;基本的非确定训练算法;算法10-1 基本统计训练算法 ;算法10-1 基本统计训练算法;算法10-1 基本统计训练算法;算法10-1 基本统计训练算法;逃离局部极小点;模拟退火算法 ;步长和能量、温度的关系 ;能量与温度;能量与温度;能量与温度;能量与温度;;;;;模拟退火原理;;;;;（3）终止温度：如果在连续的若干个温度下没有可接受的新状态，系统冻结或退火停止。 模拟退火尤其适合解决组合优化问题，下面以模拟退火算法解决组合优化问题来进一步介绍模拟退火算法的步骤。;模拟退火算法用于组合优化问题;模拟退火与组合优化问题的对应关系;设V={V1,V2,…,Vn}为所有可能的组合（或状态）所构成的集合。C(﹒)是V的函数，且 ，反映取状态Vi为解的代价，目标是寻找 使 模拟退火算法应用于组合优化问题的基本思想就是把每种组合状态Vi看成某一物质体系的微观状态，C(Vi)可看成该物质体系在Vi下的能量 ，温度T为控制参数。 ;;模拟退火用于组合优化问题算法实现步骤：;; 第三步：退火过程。 按照一定的降温方法得到一个新的温度T，检查T是否小于给定的温度终止阈值Tfinal。若小于，则退火过程结束，当前状态V即为算法最终输出解。若温度T大于等于给定阈值，则转至Metropolis抽样过程，在新的温度下有哪些信誉好的足球投注网站状态。 注意：在上述退火过程中，模拟退火算法是否能达到能量E的最小值，取决于T0是否足够高，和T下降得是否充分慢，以及对每个T时系统是否稳定。 ;模拟退火算法的参数控制问题;(2) 退火过程中Tfinal 的选取方法： a 依据经验确定 b 检验系统的熵是已否达到最小，若达到最小， 即可认为温度已达到终止温度。 c T下降n次后都没有改善，即可认为能量已降 到最低，没有必要再降温。 ;（3）Metropolis抽样过程的收敛算法： a.检验目标函数C(﹒)的均值是否稳定； b.继续若干步，C(﹒)变化很小（设定阈值）； c.按一个固定步数抽样。 （4）降温方法的确定： 根据Kirlpatrick的方法令 ，;模拟退火算法是一种通用的随机有哪些信誉好的足球投注网站算法，它可用于解决众多的优化问题，并已经广泛的应用于其他领域。如VLSL设计、图像识别等。当待解决的问题复杂性较高，而且规模较大时，在对问题的领域知识甚少的情况下，采用模拟退火算法最合适。因为模拟退火算法不像其他确定型启发式算法那样，需要依赖于问题的领域知识来提高算法的性能。;但是，从另一方面来说，已知有关待解决问题的一些知识后，模拟退火算法却无法充分利用它们，这使得模拟退火算法的优点就成了缺点。如何把传统的启发式有哪些信誉好的足球投注网站方法和模拟退火随机有哪些信誉好的足球投注网站算法结合起来，这是一个有待研究的十分有意义的课题。 ;模拟退火算法具有跳出局部最优陷阱的能力，因此被Ackley、Hinton和Sejnowski用作Boltzmann机学习算法，从而使Boltzmann机克服了Hopfield网络经常收敛到局部最优点的缺点。在Boltmann机中，即使系统落入局部最优的陷阱，经过一段时间后，它还能重新跳出来，使系统最终将往全局最优点的方向收敛。;模拟退火算法在求解规模较大的实际问题时，往往存在以下缺点： （1）收敛速度比较慢。 （2）尽管理论上只要计算时间足够长，模拟退火法就可以保证以概率1收敛于全局最优点。但是在实际算法的实现过程中，由于计算速度和时间的限制，在优化效果和计算时间二者之间存在矛盾，因而难以保证计算结果为全局最优点，优化效果不甚理想。 (3)在每一温度下很难判定是否达到了平衡状态。 ;为此，人们对模拟退火算法提出了各种各样的改进，其中包括并行模拟退火算法、快速模拟退火算法（Cauchy机）和对模拟退火算法中各个函数和参数的重新设计等。 ;模拟退火组合优化法 ;模拟退火组合优化法;模拟退火组合优化法;算法10-2 模拟退火算法 ;算法10-2 模拟退火算法;算法10-2 模拟退火算法;算法10-2 模拟退火算法;算法10-2 模拟退火算法;算法10-2 模拟退火算法;Monte Carlo法 ;Monte Carlo法;Cauchy训练 ;Cauchy训练——优点;Cauchy分布函数积分运算 ;Cauchy分布函数积分运算;人工热问题 ;BP算法与Cauchy训练的结合 ; 随机神经网络是统计力学思想引入神经网络研究的结果。 统计力学是研究大系统宏观平衡性质的学科，这种大系统的组成元素服从微观机制。统计力学的主要目的是寻找从微观粒子（原子、电子）的运动开始的宏观物体的热力学性质，由于所遇到的自由