ランダム突然変異ヒルクライマーと模擬アニーリング - どちらが最速ですか？

Question

私は、私が取り組んでいるプロジェクトの一環としてランダム突然変異ヒルクライミングアルゴリズムを使用しましたが、局所的な最適化に遭遇する可能性を最小限に抑えるためにシミュレーテッドアニーリングを使用する方が良いかどうか疑問に思っていました。

私が持っている質問は、あなたの経験から一般的に速い傾向がありますか？明らかに、両方のアルゴリズムには膨大な数のアプリケーションがあります。これはあなたが好きなら一般化された熟考の多くです。

ありがとうございます。

Answer 1

あなたのプロジェクトが純粋なTSPのような十分に研究された学問的な問題に100％マッチしている場合を除いて、先に伝えることはできません。プロジェクトの制約とプロジェクトのサイズによって異なります（アルゴリズムを正しく実装している場合）。

確かに、それらを比較するには、両方のアルゴリズム（とTabu Search、...など）とuse a Benchmarker like this oneを実装する必要があります。シミュレーテッドアニーリングは短いが困難なアルゴリズムです：：私は右の私の第3回実装でそれを得たとされて、私は任意の日:)

注クライミングランダム変異の丘の上にシミュレーテッドアニーリングに私のお金を入れて「Dこと

私はブログなどで間違った実装（かなり良い解決策を出力している）がたくさんあるのを見てきました。それはちょうどreuse optimization algorithmsに簡単です。