Optimization by Simulated Annealing

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作者
Scott Kirkpatrick,C. D. Gelatt,M.P. Vecchi
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:220 (4598): 671-680 被引量:42433
标识
DOI:10.1126/science.220.4598.671
摘要

There is a deep and useful connection between statistical mechanics (the behavior of systems with many degrees of freedom in thermal equilibrium at a finite temperature) and multivariate or combinatorial optimization (finding the minimum of a given function depending on many parameters). A detailed analogy with annealing in solids provides a framework for optimization of the properties of very large and complex systems. This connection to statistical mechanics exposes new information and provides an unfamiliar perspective on traditional optimization problems and methods.
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