模拟退火算法Python编程（1）多变量函数优化

1、模拟退火算法
　　模拟退火算法借鉴了统计物理学的思想，是一种简单、通用的启发式优化算法，并在理论上具有概率性全局优化性能，因而在科研和工程中得到了广泛的应用。
　　退火是金属从熔融状态缓慢冷却、最终达到能量最低的平衡态的过程。模拟退火算法基于优化问题求解过程与金属退火过程的相似性，以优化目标为能量函数，以解空间为状态空间，以随机扰动模拟粒子的热运动来求解优化问题（[1] KIRKPATRICK,1988）。
　　模拟退火算法结构简单，由温度更新函数、状态产生函数、状态接受函数和内循环、外循环终止准则构成。

温度更新函数是指退火温度缓慢降低的实现方案，也称冷却进度表；
　　状态产生函数是指由当前解随机产生新的候选解的方法；
　　状态接受函数是指接受候选解的机制，通常采用Metropolis准则；
　　外循环是由冷却进度表控制的温度循环；
　　内循环是在每一温度下循环迭代产生新解的次数，也称Markov链长度。

模拟退火算法的基本流程如下：

（1）初始化：初始温度T，初始解状态s，迭代次数L；
　　（2）对每个温度状态，重复 L次循环产生和概率性接受新解：
　　（3）通过变换操作由当前解s 产生新解s′；
　　（4）计算能量差 ∆E，即新解的目标函数与原有解的目标函数的差；
　　（5）若∆E <0则接受s′作为新的当前解，否则以概率exp(-∆E/T) 接受s′ 作为新的当前解；
　　（6）在每个温度状态完成 L次内循环后，降低温度 T，直到达到终止温度。

2、多变量函数优化问题
　　选取经典的函数优化问题和组合优化问题作为测试案例。

问题 1：Schwefel 测试函数，是复杂的多峰函数，具有大量局部极值区域。
　　F(X)=418.9829×n-∑(i=1,n)〖xi* sin⁡(√(|xi|)) 〗

本文取 d=10, x=[-500,500]，函数在 X=(420.9687,…420.9687)处为全局最小值 f(X)=0.0。

使用模拟退火算法的基本方案：控制温度按照 T(k) = a * T(k-1) 指数衰减，衰减系数取 a；如式（1）按照 Metropolis 准则接受新解。对于问题 1（Schwefel函数），通过对当前解的一个自变量施加正态分布的随机扰动产生新解。

3、模拟退火算法 Python 程序

# 模拟退火算法 程序：多变量连续函数优化
# Program: SimulatedAnnealing_v1.py
# Purpose: Simulated annealing algorithm for function optimization
# v1.0:
#   (1) 基本算法：单变量连续函数优化问题
#   (2) 文件输出优化结果和中间过程数据
#   (3) 设置指标参数计数器
#   (4) 图形输出坏解接受概率
# Copyright 2021 YouCans, XUPT
# Crated：2021-04-30

#  -*- coding: utf-8 -*-
import math                         # 导入模块
import random                       # 导入模块
import pandas as pd                 # 导入模块 YouCans, XUPT
import numpy as np                  # 导入模块 numpy, 并简写成 np
import matplotlib.pyplot as plt     # 导入模块 matplotlib.pyplot, 并简写成 plt
from datetime import datetime


# 子程序：定义优化问题的目标函数
def cal_Energy(X, nVar):
    # 测试函数 1： Schwefel 测试函数
    # -500 <= Xi <= 500
    # 全局极值：(420.9687,420.9687,...),f(x)=0.0
    sum = 0.0
    for i in range(nVar):
        sum += X[i] * np.sin(np.sqrt(abs(X[i])))
    fx = 418.9829 * nVar - sum
    return fx


# 子程序：模拟退火算法的参数设置
def ParameterSetting():
    cName = "funcOpt"           # 定义问题名称
    nVar = 2                    # 给定自变量数量，y=f(x1,..xn)
    xMin = [-500, -500]         # 给定搜索空间的下限，x1_min,..xn_min
    xMax = [500, 500]           # 给定搜索空间的上限，x1_max,..xn_max

    tInitial = 100.0            # 设定初始退火温度(initial temperature)
    tFinal  = 1                 # 设定终止退火温度(stop temperature)
    alfa    = 0.98              # 设定降温参数，T(k)=alfa*T(k-1)
    meanMarkov = 100            # Markov链长度，也即内循环运行次数
    scale   = 0.5               # 定义搜索步长，可以设为固定值或逐渐缩小
    return cName, nVar, xMin, xMax, tInitial, tFinal, alfa, meanMarkov, scale


# 模拟退火算法
def OptimizationSSA(nVar,xMin,xMax,tInitial,tFinal,alfa,meanMarkov,scale):
    # ====== 初始化随机数发生器 ======
    randseed = random.randint(1, 100)
    random.seed(randseed)  # 随机数发生器设置种子，也可以设为指定整数

    # ====== 随机产生优化问题的初始解 ======
    xInitial = np.zeros((nVar))   # 初始化，创建数组
    for v in range(nVar):
        # random.uniform(min,max) 在 [min,max] 范围内随机生成一个实数
        xInitial[v] = random.uniform(xMin[v], xMax[v])
    # 调用子函数 cal_Energy 计算当前解的目标函数值
    fxInitial = cal_Energy(xInitial, nVar)

    # ====== 模拟退火算法初始化 ======
    xNew = np.zeros((nVar))         # 初始化，创建数组
    xNow = np.zeros((nVar))         # 初始化，创建数组
    xBest = np.zeros((nVar))        # 初始化，创建数组
    xNow[:]  = xInitial[:]          # 初始化当前解，将初始解置为当前解
    xBest[:] = xInitial[:]          # 初始化最优解，将当前解置为最优解
    fxNow  = fxInitial              # 将初始解的目标函数置为当前值
    fxBest = fxInitial              # 将当前解的目标函数置为最优值
    print('x_Initial:{:.6f},{:.6f},\tf(x_Initial):{:.6f}'.format(xInitial[0], xInitial[1], fxInitial))

    recordIter = []                 # 初始化，外循环次数
    recordFxNow = []                # 初始化，当前解的目标函数值
    recordFxBest = []               # 初始化，最佳解的目标函数值
    recordPBad = []                 # 初始化，劣质解的接受概率
    kIter = 0                       # 外循环迭代次数，温度状态数
    totalMar = 0                    # 总计 Markov 链长度
    totalImprove = 0                # fxBest 改善次数
    nMarkov = meanMarkov            # 固定长度 Markov链

    # ====== 开始模拟退火优化 ======
    # 外循环，直到当前温度达到终止温度时结束
    tNow = tInitial                 # 初始化当前温度(current temperature)
    while tNow >= tFinal:           # 外循环，直到当前温度达到终止温度时结束
        # 在当前温度下，进行充分次数(nMarkov)的状态转移以达到热平衡
        kBetter = 0                 # 获得优质解的次数
        kBadAccept = 0              # 接受劣质解的次数
        kBadRefuse = 0              # 拒绝劣质解的次数

        # ---内循环，循环次数为Markov链长度
        for k in range(nMarkov):    # 内循环，循环次数为Markov链长度
            totalMar += 1           # 总 Markov链长度计数器

            # ---产生新解
            # 产生新解：通过在当前解附近随机扰动而产生新解，新解必须在 [min,max] 范围内
            # 方案 1：只对 n元变量中的一个进行扰动，其它 n-1个变量保持不变
            xNew[:] = xNow[:]
            v = random.randint(0, nVar-1)   # 产生 [0,nVar-1]之间的随机数
            xNew[v] = xNow[v] + scale * (xMax[v]-xMin[v]) * random.normalvariate(0, 1)
            # random.normalvariate(0, 1)：产生服从均值为0、标准差为 1 的正态分布随机实数
            xNew[v] = max(min(xNew[v], xMax[v]), xMin[v])  # 保证新解在 [min,max] 范围内

            # ---计算目标函数和能量差
            # 调用子函数 cal_Energy 计算新解的目标函数值
            fxNew = cal_Energy(xNew, nVar)
            deltaE = fxNew - fxNow

            # ---按 Metropolis 准则接受新解
            # 接受判别：按照 Metropolis 准则决定是否接受新解
            if fxNew < fxNow:  # 更优解：如果新解的目标函数好于当前解，则接受新解
                accept = True
                kBetter += 1
            else:  # 容忍解：如果新解的目标函数比当前解差，则以一定概率接受新解
                pAccept = math.exp(-deltaE / tNow)  # 计算容忍解的状态迁移概率
                if pAccept > random.random():
                    accept = True  # 接受劣质解
                    kBadAccept += 1
                else:
                    accept = False  # 拒绝劣质解
                    kBadRefuse += 1

            # 保存新解
            if accept == True:  # 如果接受新解，则将新解保存为当前解
                xNow[:] = xNew[:]
                fxNow = fxNew
                if fxNew < fxBest:  # 如果新解的目标函数好于最优解，则将新解保存为最优解
                    fxBest = fxNew
                    xBest[:] = xNew[:]
                    totalImprove += 1
                    scale = scale*0.99  # 可变搜索步长，逐步减小搜索范围，提高搜索精度
                    
        # ---内循环结束后的数据整理
        # 完成当前温度的搜索，保存数据和输出
        pBadAccept = kBadAccept / (kBadAccept + kBadRefuse)  # 劣质解的接受概率
        recordIter.append(kIter)  # 当前外循环次数
        recordFxNow.append(round(fxNow, 4))  # 当前解的目标函数值
        recordFxBest.append(round(fxBest, 4))  # 最佳解的目标函数值
        recordPBad.append(round(pBadAccept, 4))  # 最佳解的目标函数值

        if kIter%10 == 0:                           # 模运算，商的余数
            print('i:{},t(i):{:.2f}, badAccept:{:.6f}, f(x)_best:{:.6f}'.\
                format(kIter, tNow, pBadAccept, fxBest))

        # 缓慢降温至新的温度，降温曲线：T(k)=alfa*T(k-1)
        tNow = tNow * alfa
        kIter = kIter + 1
        # ====== 结束模拟退火过程 ======

    print('improve:{:d}'.format(totalImprove))
    return kIter,xBest,fxBest,fxNow,recordIter,recordFxNow,recordFxBest,recordPBad

# 结果校验与输出
def ResultOutput(cName,nVar,xBest,fxBest,kIter,recordFxNow,recordFxBest,recordPBad,recordIter):
    # ====== 优化结果校验与输出 ======
    fxCheck = cal_Energy(xBest,nVar)
    if abs(fxBest - fxCheck)>1e-3:   # 检验目标函数
        print("Error 2: Wrong total millage!")
        return
    else:
        print("\nOptimization by simulated annealing algorithm:")
        for i in range(nVar):
            print('\tx[{}] = {:.6f}'.format(i,xBest[i]))
        print('\n\tf(x):{:.6f}'.format(fxBest))

    # ====== 优化结果写入数据文件 ======
    nowTime = datetime.now().strftime('%m%d%H%M')       # '02151456'
    fileName = "..\data\{}_{}.dat".format(cName,nowTime)# 数据文件的地址和文件名
    optRecord = {
        "iter":recordIter,
        "FxNow":recordFxNow,
        "FxBest":recordFxBest,
        "PBad":recordPBad}
    df_Record = pd.DataFrame(optRecord)
    df_Record.to_csv(fileName, index=False, encoding="utf_8_sig")
    with open(fileName, 'a+', encoding="utf_8_sig") as fid:
        fid.write("\nOptimization by simulated annealing algorithm:")
        for i in range(nVar):
            fid.write('\n\tx[{}] = {:.6f}'.format(i,xBest[i]))
        fid.write('\n\tf(x):{:.6f}'.format(fxBest))
    print("写入数据文件: %s 完成。" % fileName)

    # ====== 优化结果图形化输出 ======
    plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='#FFFFFF')     # 创建一个图形窗口
    plt.title('Optimization result: {}'.format(cName))  # 设置图形标题
    plt.xlim((0, kIter))                                # 设置 x轴范围
    plt.xlabel('iter')                                  # 设置 x轴标签
    plt.ylabel('f(x)')                                  # 设置 y轴标签
    plt.plot(recordIter, recordFxNow,'b-', label='FxNow')     # 绘制 FxNow 曲线
    plt.plot(recordIter, recordFxBest, 'r-', label='FxBest')  # 绘制 FxBest 曲线
    # plt.plot(recordIter,recordPBad,'r-',label='pBadAccept')  # 绘制 pBadAccept 曲线
    plt.legend()  # 显示图例
    plt.show()

    return


# 主程序
def main():

    # 参数设置，优化问题参数定义，模拟退火算法参数设置
    [cName, nVar, xMin, xMax, tInitial, tFinal, alfa, meanMarkov, scale] = ParameterSetting()
    # print([nVar, xMin, xMax, tInitial, tFinal, alfa, meanMarkov, scale])

    # 模拟退火算法
    [kIter,xBest,fxBest,fxNow,recordIter,recordFxNow,recordFxBest,recordPBad] \
        = OptimizationSSA(nVar,xMin,xMax,tInitial,tFinal,alfa,meanMarkov,scale)
    # print(kIter, fxNow, fxBest, pBadAccept)

    # 结果校验与输出
    ResultOutput(cName, nVar,xBest,fxBest,kIter,recordFxNow,recordFxBest,recordPBad,recordIter)


if __name__ == '__main__':
    main()

版权说明：
原创作品
Copyright 2021 YouCans, XUPT
Crated：2021-05-01

作者：youcans
原文出处：https://www.cnblogs.com/youcans/p/14724248.html