摘要
本文分析和介绍了一种新的通用启发式优化方法——模拟退火算法,它是基于Monte-Carlo迭代求精法的一种随机搜索算法。本文给出了模拟退火算法收敛到全局最优值的一个充分条件;分析了算法的三个重要参数;并介绍了模拟退火算法在超大规模集成电路(VLSI)设计、图象处理和神经网计算机等方面的应用。
This paper introduces and analyses a kind of new heuristic optimization method——simulated annealing algorithm. It is a general random search algorithm based on Monte-Carlo iterative improvement method. The paper gives a sufficient condition for the convergence of simulated annealing algorithm; analyses the main parameters of the algorithm; and discusses its various applications, such as computer design, image processing, and neural net computation, etc.
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1990年第7期1-6,共6页
Journal of Computer Research and Development