好久没发帖了~~，成都今日午后放晴，心情大好~~
这里简单介绍下，
求解某一个方程fun(x)的极小值，很常见的以一种情况是当前的x不管增大还是减小，函数值fun(x)均是增大，这时x就是极值。这是一种完完全全的贪心算法。这样求出的极小值，并不一定整段函数的全局极小值，而极可能是局部极小值。
例如下图
可以看出，有三个点，均是极小值点，在这是三个点处，不管增大变量，或是减小变量，目标函数的值都会增大。而只有最左边的那个点，才是全局最优解。
从数学模型上来看，是一种全局极小值求解问题，扩展到物理意义上，举几个例子：
我们什么PID参数，才是最优秀的呢？我们什么PID参数，才能让控制达到快准狠？自己一个一个的去套吗，累死。当然也可以用计算机一个一个去套，但是这样仍然非常花时间。利用模拟退火算法，就可以很好的求出最优PID参数。
再比如我们的聚类算法，什么样的码本设计，才能使得矢量量化的误差减为最小，这仍然是一个全局最优搜索问题。
求解全局最优解，有很多方法，模拟退火法只是我们其中一个，
除此之外，还有遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、粒子群算法等等。各有优缺点。
模拟退火算法，显著的缺点是 相较其他算法，其稳定速度较慢，优点是在参数合适的情况下基本上可以100%得到全局最优解。
求解一个一维输入一维输出函数的全局最小解。这个思想也可以扩展到求解任意函数，输出point时，的输入应该为多少。
例如：已知函数F(x)，我们想求输出3时的输入x为多少。我们可以将目标函数变换为
M(x) = (F(x)-3).^2 （平方或是求绝对值）
这样就转换为求解M(x)全局最小值0的问题。即当x满足F(x)=3 时，M(x)才能满足全局最小值。
我的vc代码里面是求解sin(x)+cos(0.3*x)这函数，x范围[-10 ,10]的全局极小值。
这个函数的函数图，即上面那个函数图。
有其他问题再联系。
anneal.zip (277.79 KB )
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