Global Optimization Toolbox

Solveur de simulation de recuit

La simulation de recuit résout les problèmes d'optimisation via un algorithme de recherche probabiliste qui reproduit le processus physique du recuit, dans lequel un matériau est chauffé puis la température réduite lentement pour diminuer les défauts, minimisant ainsi l'énergie du système. Par analogie, chaque itération d'un algorithme de simulation de recuit cherche à améliorer le minimum courant en réduisant lentement l'étendue de la recherche.

L'algorithme de simulation de recuit accepte tous les points nouveaux qui abaissent l'objectif, mais aussi, avec une certaine probabilité, les points qui le remontent. En acceptant les points qui remontent l'objectif, l'algorithme évite d'être pris dans les minimums locaux dans les premières itérations, et peut rechercher globalement de meilleures solutions.

La simulation de recuit vous permet de résoudre des problèmes d'optimisation non contrainte, sous contrainte liées, et ne requiert pas que les fonctions soient dérivables ou continues. Vous pouvez utiliser les fonctions de boîte à outils depuis la ligne de commande ou l'application d'optimisation pour :

  • Résoudre les problèmes en utilisant des algorithmes adaptatifs de simulation de recuit, de recuit de Boltzmann ou de recuit rapide.
  • Créer des fonctions personnalisées pour définir le processus de recuit, les critères d'acceptation, le planning des températures, les fonctions de tracé, la sortie de simulation ou des types de données personnalisés.
  • Effectuer une optimisation hybride en spécifiant une autre méthode d'optimisation qui sera exécutée à des intervalles définis ou à la fin normale de l'exécution du solveur.
Using simulated annealing to solve a challenging problem that contains flat regions between basins.

Utilisation d'une simulation de recuit pour résoudre un problème difficile contenant des régions plates situées entre des bassins.

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