Diskussion:Simulated Annealing

globale Minima

Es müsste wohl globales Minimum heissen, denn es ist die tiefste Stelle. Davon gibt es nur eine. Man kann von globalen Minima dann sprechen, wenn man mehrere Probleme meint, oder allgemein von der Suche nach globalen Minima spricht. Im jeweils konkreten Fall kann es aber dann nur ein globales Minimum geben, sonst wäre es ja ein lokales Minimum, oder es gibt noch viele andere, die genau gleich tief sind, also viele "tiefste". In jedem Fall wäre es hilfreich, die Abbildung zu korrigieren, wo "Minima (global)" steht, denn das ist auf jeden Fall falsch. -- 129.247.247.239 13:08, 8. Mär. 2011 (CET)

Lemma...

Der Begriff ist ja wunderschön übersetzt. Nur leider verwendet niemand diese Übersetzung. Jeder, der sich mit der Materie beschäftigt, spricht von Simulated Annealing. --131.220.136.195 13:08, 31. Mär. 2009 (CEST)

Dieser Abschnitt kann archiviert werden. biggerj1 (Diskussion) 09:58, 6. Sep. 2013 (CEST)

Verbesserung

man kann sich im algorithmus das jeweils beste gefundene Ergebnis merken und dieses am ende des Algorithmus ausgeben, was das Problem umgeht, dass wie in der Graphischen erklärung angedeutet, die Energie gering genug sien muss, damit das glabale maximum nihctmehr verlassen werden kann. -- T1gerch3n 18:49, 12. Apr. 2009 (CEST)

Fehler in Konvergenzbedingungen!?

Diese Verbildlichung zeigt auch, dass das Verfahren unter bestimmten Bedingungen (und nur unter diesen) sicher das globale Minimum finden kann:

1. Das globale Minimum muss sich deutlich von den lokalen Minima unterscheiden.
2. Die zugeführte Energie muss geringer sein als zur Flucht aus dem globalen Minimum nötig, aber höher als nötig um aus den lokalen Minima zu fliehen.
3. Die Suche darf erst abgebrochen werden, wenn ein Minimum gefunden wurde, das nicht mehr verlassen werden kann.

Sorry, aber diese Bedingung scheinen mir fü SA falsch zu sein: Durch das stochastische Akzeptanzkriterium kann theoretisch jedes lokale Minimum bei jeder Temperatur > 0 in endlich vielen Schritten verlassen werden. Dies hebelt Punkt 2 und 3 aus. Punkt 1 wird aufgehoben durch den Nachweis der stochastischen Konvergenz des Markov-Prozesses. Soweit zur Theorie.

Unter realen Bedingungen (keine "unendlich langsame" Abkühlung) wird umgekehrt bei sehr geringer Starttemperatur die Wahrscheinlichkeit, ein lokales Minimum zu verlassen, nahezu Null sein.

Wie soll dann der pseudomathematische Satz "unter bestimmten Bedingungen (und nur unter diesen) sicher das globale Minimum finden" interpretiert werden? Mir scheinen die Kriterien 2) und 3) eher für Threshold Accepting zu gelten...

Vorschlag: Streichen, weil falsch und in dieser Kürze nicht relevant für einen Entscheidung für oder gegen SA...

Das sehe ich ganz genauso und da sich niemand gefunden hat, diese angeblichen notwendig-hinreichenden Bedingungen zu rechtfertigen, habe ich sie gelöscht. --Horas 10:55, 12. Mär. 2010 (CET)

Vorschlag

Es weäre doch interessant, SA auf ein Beispiel loszulassen, dass ein ausgedehntes flaches globales Minimum, umgeben von spitzen lokalen Minima aufweist. Ich träume immer noch von einem SA dass in der Lage ist, aus der Statistik der vorangegangenen Versuche die Temperatur für die nächsten Schritte selbst zu bestimmen. Diese Statistik müsste auch festlegen, wann eie eine neue Temperatur herangezogen wird. (nicht signierter Beitrag von 87.170.108.114 (Diskussion) 11:23, 8. Feb. 2012 (CET))

Widerspruch

Im Artikel steht "Im Gegensatz zu Lokale Suche-Algorithmen..." und im letzteren steht, Simulated Annealing sei ein eben solcher. --Schwatzwutz !?! 00:49, 29. Jun. 2013 (CEST)

Das ist hier falsch, dort richtig*, denn das dort unter Literatur angegebene Werk (Emile Aarts and Jan Karel Lenstra (Hrsg): Local Search in Combinatorial Optimization) formuliert auf S. 118, "[...] the performance of simulated annealing is compared with other local search algorithms."

*) Dort fehlt allerdings die Zufallskomponente. Zum Vgl.: Google Books findet im zitierten Werk 31 Seiten mit dem Wort "acceptance" und 76 Seiten mit dem Wort "probability".

--Rainald62 (Diskussion) 15:06, 3. Feb. 2023 (CET)

Nachtrag aus Metropolisalgorithmus

mit der Erklärung des Algorithmus kann ich mich nicht abfinden. Hier fehlt jeglicher Bezug zu Markovketten und zu seinen hervorragenden Eigenschaften. Wird die Temeraturabkühlung z.B. nicht nach bestimmten Regeln gemacht, bekommt man nie ein sinnvolles Ergebnis. Und der Schlusssatz: "Für bestimmte Formen der simulierten Abkühlung konnte bewiesen werden, dass sie das globale Minimum einer Wertelandschaft finden" ist auch nicht so das wahre. Hier sollte eher stehen, dass das globale Minimum einer Wertelandschaft p-fastsicher gefunden wird! Aus stochastischer Sicht ein grosser Unterschied! (nicht signierter Beitrag von 129.69.120.39 (Diskussion) 23:09, 10. Nov. 2015 (CET))