物流系统的智能优化方法 物流系统的智能优化方法 1物流系统工程 物流系统工程 第5章 智能优化方法 q课程内容 模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、 神经网络与神经网络优化算法 q课程目标 了解智能优化的模型结构；理解模拟退火算 法的收敛性条件； 掌握智能优化的流程、操作、算法理论与技术 物流系统优化的智能优化方法为复杂物流管理 决策问题提供了重要的可行性解决方案。 2物流系统工程 物流系统工程 第5章 智能优化方法 模拟退火算法(Simulated Annealing) 1、 基本思想 (1)是基于Monte Carlo迭代求解策略的一种随机 寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退 火过程与一般组合优化问题之间的相似性。 (2)结合爬山法和随机行走 注：SA算法最早是由Metropolis等(1953)提出 3物流系统工程 物流系统工程 第5章 智能优化方法 (3)模拟退火算法在某一初温下，伴随温度参 数的不断下降，结合概率突跳特性在解空间中 随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部优 解能概率性地跳出并最终趋于全局最优解。模 拟退火算法是一种通用的优化算法，目前已在 工程中得到
