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Physikalische Optimierung - Physik - Universität Regensburg

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KAPITEL 3. PHYSIKALISCHE OPTIMIERUNGSALGORITHMEN 24<br />

Um den Suchraum mit guten Resultaten in kurzer Zeit zu durchwandern, bedient<br />

man sich verschiedener Heuristiken. Diese unterscheiden sich hauptsächlich in der<br />

Wahl der Übergangswahrscheinlichkeit, oder anders ausgedrückt, der Akzeptanzregel<br />

für die Annahme einer neu erzeugten Konfiguration. Das grundsätzliche Vorgehen läßt<br />

sich folgendermaßen beschreiben:<br />

1. Beginne mit einer hinreichend hohen Starttemperatur T und einer beliebigen<br />

Startkonfiguration σ ∈Γ.<br />

2. Führe bis zum Abbruchkriterium folgende Schritte aus:<br />

Wiederhole (a) k-mal, um das System dem thermischen Gleichgewicht anzunähern.<br />

Führe die Schritte (a)-(b) N-mal durch.<br />

(a) Wiederhole folgende Schritte s-mal:<br />

• Anwendung eines Moves auf die aktuelle Konfiguration σ ∈ Γ und Erzeugung<br />

einer neuen Konfiguration σ ′ ∈Γ.<br />

• Berechnung von ∆H = H(σ ′ ) − H(σ).<br />

• Akzeptieren der Systemänderung, wenn sie das gewählte Kriterium erfüllt.<br />

Verwerfen der Änderung, falls das Kriterium verletzt wird.<br />

(b) Messung der gewünschten physikalischen Größen.<br />

(c) Absenkung der Systemtemperatur gemäß Abkühlschema.<br />

3. Wenn das Abbruchkriterium erfüllt ist, wird die letzte akzeptierte Konfiguration<br />

als Lösung ausgegeben.<br />

3.3 Algorithmen<br />

3.3.1 Random Walk und Greedy<br />

Die einfachste Akzeptanzregel ist der Random Walk (RW). Hier wird jeder Übergang<br />

σ → σ ′ angenommen, unabhängig von der Beschaffenheit von σ ′ :<br />

p(σ → σ ′ ) = 1 (3.15)<br />

Das entspricht dem lim(T → ∞). Der RW kann zwar jede theoretisch mögliche Konfiguration<br />

leicht erreichen, der Weg durch die Energielandschaft ist jedoch rein zufällig.<br />

Deshalb wird der RW meist nur dann angewendet, wenn die Energielandschaft eine<br />

glatte Struktur hat. Darüber hinaus erfüllt der RW nicht die Bedingung von Detailed<br />

Balance.<br />

Eine genaue Umkehrung der Vor-und Nachteile erhält man beim Greedy-Algorithmus.<br />

Hier werden nur Moves akzeptiert, die zu einer gleich guten oder besseren Konfiguration<br />

führen. Die Übergangswahrscheinlichkeit ist gegeben durch:<br />

p(σ → σ ′ ) = Θ(−∆H) (3.16)

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