并行模拟退火算法的golang练手实现

本文主要是介绍并行模拟退火算法的golang练手实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

模拟退火（Simulated Annealing, SA）算法是一种概率型启发式搜索算法，它模仿了物理世界中的退火过程。退火是一种金属加工技术，通过缓慢降低材料的温度来减少其内部的缺陷。在优化问题中，模拟退火算法用于寻找全局最优解，特别是当问题存在多个局部最优解时。

基本原理：

模拟退火算法从一个随机解开始，通过随机扰动当前解来探索解空间，并以一定的概率接受较差的解（即“退火”），从而避免陷入局部最优解。

算法步骤：

初始化：选择一个初始解，并设定初始温度（T）和降温速率。
当前解：评估当前解的适应度（目标函数值）。
扰动解：在当前解的基础上进行小的扰动，产生一个新的解（邻居解）。
评估新解：计算新解的适应度。
接受准则：
- 如果新解优于当前解，接受新解作为当前解。
- 如果新解不如当前解，以一定的概率接受新解。这个概率由exp((适应度差) / T)决定，其中适应度差是新解适应度与当前解适应度的差值。
降温：按照预定的降温速率降低温度。
终止条件：如果达到终止条件（如温度降至某一阈值或达到最大迭代次数），则终止算法。
输出结果：输出找到的最优解。

package mainimport ("fmt""math""math/rand""time"
)// 目标函数
func objectiveFunction(x float64) float64 {return math.Pow(x, 2) // 示例函数，替换为实际优化问题的目标函数
}func init() {rand.Seed(time.Now().UnixNano())
}// SimulatedAnnealing 模拟退火算法结构体
type SimulatedAnnealing struct {CurrentX float64 // 当前解Temp      float64 // 当前温度MinX      float64 // 最优解MinValue  float64 // 最优值Cooling   float64 // 冷却速率
}// NewSimulatedAnnealing 初始化模拟退火算法
func NewSimulatedAnnealing(initialX, initialTemp, cooling float64) *SimulatedAnnealing {return &SimulatedAnnealing{CurrentX: initialX,Temp:     initialTemp,Cooling:   cooling,}
}// Run 执行模拟退火算法的单个实例
func (sa *SimulatedAnnealing) Run(maxIter int) {stepSize := 0.1 // 设置扰动大小for iter := 0; iter < maxIter; iter++ {oldValue := objectiveFunction(sa.CurrentX)sa.CurrentX += rand.NormFloat64() * stepSizenewValue := objectiveFunction(sa.CurrentX)delta := newValue - oldValueif delta < 0 || math.Exp(-delta/sa.Temp) > rand.Float64() {if newValue < sa.MinValue {sa.MinValue = newValuesa.MinX = sa.CurrentX}} else {sa.CurrentX -= stepSize * rand.NormFloat64()}sa.Temp *= sa.Cooling}
}// ParallelSimulatedAnnealing 并行模拟退火算法
func ParallelSimulatedAnnealing(numProcesses, maxIter int) *SimulatedAnnealing {results := make(chan *SimulatedAnnealing, numProcesses)var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < numProcesses; i++ {initialX := rand.Float64() * 10initialTemp := 1000.0coolingRate := 0.995wg.Add(1)go func() {defer wg.Done()sa := NewSimulatedAnnealing(initialX, initialTemp, coolingRate)sa.Run(maxIter)results <- sa}()}wg.Wait()close(results)// 从 channel 收集结果并找到全局最优解var bestSA *SimulatedAnnealingfor sa := range results {if bestSA == nil || sa.MinValue < bestSA.MinValue {bestSA = sa}}return bestSA
}func main() {numProcesses := 10  // 并行运行的模拟退火实例数量maxIter := 10000    // 最大迭代次数// 执行并行模拟退火算法并获取全局最优解bestSA := ParallelSimulatedAnnealing(numProcesses, maxIter)// 输出全局最优解fmt.Printf("Global Optimal X: %f, Minimal Value: %f\n", bestSA.MinX, bestSA.MinValue)
}