− | 模拟退火可以建立成一个搜索图上的随机游动模型,其顶点是所有可能的状态,其边是候选移动。对于{{code|neighbour()}}函数的一个基本要求是模拟退火必须提供一条足够短的路径,从初始状态所到达的任何状态都可能是全局最优状态,搜索图的直径必须很小。例如,在上面的旅行推销员示例中,<math>n=20</math>个城市的搜索空间有<math>n!= 2,432,902,008,176,640,000 (2.4 亿个州)</math>个州;然而,每个顶点的邻接数是<math>\sum_{k=1}^{n-1} k=\frac{n(n-1)}{2}=190</math>边,图的直径是<math>n-1</math>。 | + | 模拟退火可以建立成一个搜索图上的随机游动模型,其顶点是所有可能的状态,其边是候选移动。对于{{code|neighbour()}}函数的一个基本要求是模拟退火必须提供一条足够短的路径,从初始状态所到达的任何状态都可能是全局最优状态,搜索图的直径必须很小。例如,在上面的旅行推销员示例中,<math>n=20</math>个城市的搜索空间有<math>n!= 2,432,902,008,176,640,000 </math>(2.4 亿)个州;然而,每个顶点的邻接数是<math>\sum_{k=1}^{n-1} k=\frac{n(n-1)}{2}=190</math>边,图的直径是<math>n-1</math>。 |