产品
之前二狗已经分别介绍过了，如何用模拟退火算法和遗传算法，进行背包问题的求解。其实背包问题是可以看成是一个可以看成是一个比较特殊的，有线性约束的，0-1规划问题。在数学中还有很多其他特殊的问题，比如指派问题。指派问题可以看成是更特殊的多个背包问题（很多个背包求优，每个背包只能装一样物品）。
基本指派问题一般可以描述为有n个任务n个人。要求为n个任务分配给指定的人来完成。并且在这种基本情况下，人和任务需要是一一对应的关系。不能有重复，不能出现两个人做同一个任务，或者一个人同时做两个任务的情况。（这些情况也属于指派问题的范畴，但属于更加复杂的情况，今天就不做讲解）。指派问题已经有了明确可解的算法，也就是我们大家都知道的匈牙利算法。同样的，这个问题也可以使用模拟退火来解决。今天我们就使用模拟退火算法来为大家演示，如何在指派问题进行优化？
指派矩阵如图
每行代表每个人单独做每个工作的时间或费用（cost），每列代表每个工作分别由每个人完成时的cost。矩阵中位于(i,j)的元素是第i个人做第j个工作的cost。将这四个元素相加即为整个问题的最优解。由于是cost，当然越小越好。
模拟退火算法这个名称的来源大家已经知道了，我们就不再赘述。这里要提的是退火算法中的马尔可夫链。如果将每个特定时间序列上的解空间状态看成离散的，并将这些离散状态连成一条链的话。那么整个求解过程就是一条马尔可夫链，这一个时刻的状态，只和上一个相邻的时间点上的状态相关，而与之前的时间点状态都无关。这听起来有点像还钱。我不管谁欠你的钱，但是我只知道你欠我钱，我只管你要。SA中马尔可夫链的长度就是模拟退火中温度的变化。
还有一个属于模拟退火算法的特色概念，也就是它跳出局部极小值解的方法：将原有的目标函数值和新求出的目标函数值相减，得出一个delta值。如果这个值是小于零的，证明解优化，否则的话，就以一定的概率去接受它。这个概率是随着不同的温度和不同delta变化而变化的。
% 结束条件为两次差小于一个特定量
% MarkoveLength 马尔科夫链长度
% DecayScale 温度衰减参数
MarkoveLength=1000;
DecayScale=0.9;
Temperature=1000;
% initial temperaturet = 1;
% final temperature%指派矩阵，每个人做每件事所需要的费用
assingnMatrix=[17,1,9,15,16;8,15,17,9,11;5,8,4,18,12;20,6,14,9,7;17,14,2,10,1];
% 初始解x=[1,2,3,4,5];
totalCost = 0;
for i=1:5
totalCost=totalCost+assingnMatrix(i,x(i));
end
BestCost=totalCost;
BestAssign=x;while (Temperature > t || abs(deltaCost)<2)
for i = 1:MarkoveLength
r = randperm(5,2);
%产生两个随机数，用来交换x中的任务分配顺序
r1=r(1);
r2=r(2);
temp=x(r1);
x(r1)=x(r2);
x(r2)=temp;
% 计算
totalCost=0;
for k=1:4
totalCost=totalCost+assingnMatrix(k,x(k));
end % 判断费用是否优化
deltaCost=totalCost-BestCost;
if deltaCost <= 0
BestCost = totalCost;
% 若费用减少则无条件接受
BestAssign=x;
else
if (rand()<exp(-deltaCost/Temperature))
BestCost = totalCost; %否则在一定概率下接受
BestAssign=x;
end
end
end
Temperature=Temperature*DecayScale;
enddisp(BestCost);
disp(assingnMatrix);
disp(BestAssign);
说了这么多，初学的狗子们可能会有点不知所措。在看完了代码之后，不如看一下下面的二维曲面搜寻小动画。这里以一个二维寻优函数为例，不同的颜色代表着不同的温度。圆圈代表着在搜索范围内，计算和比较邻居中比当前解更好（或接受概率更大）的解。每次跳跃代表着取了更好的解，也就是用新解代替旧解。这个过程视不同目标函数及约束条件变化而变化，希望狗子们忽略细节，领会精神。
免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删
155-2731-8020
