模拟退火和马尔可夫链
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模拟退火和马尔可夫链之间的区别
模拟退火 vs. 马尔可夫链
模擬退火是一種通用概率演算法,常用來在一定時間內尋找在一個很大搜尋空間中的近似最優解。模擬退火是S. 尔可夫链(Markov chain),又稱離散時間馬可夫鏈(discrete-time Markov chain,縮寫為DTMC),因俄國數學家安德烈·马尔可夫(Андрей Андреевич Марков)得名,为狀態空間中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质:下一状态的概率分布只能由当前状态决定,在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作馬可夫性質。马尔科夫链作为实际过程的统计模型具有许多应用。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。.
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模拟退火和马尔可夫链之间的比较
模拟退火有9个关系,而马尔可夫链有39个。由于它们的共同之处0,杰卡德指数为0.00% = 0 / (9 + 39)。
参考
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