模拟退火学习（-）

模拟退火在求解多维函数的最小值时有优点也有缺点，最近一段时间再研究模拟退火算法求解五参数的拟合公式，拟合公式如下：

y=(a-d)/(1+(x/c)^b)^e+d

根据公式本身的特点，可以将公式分为单调递增和单调递减，在单调递增时公式中的a是确定的，在单调递减时公式中的d是确定的。这个由公式可以看出，这里就不再赘述了。

公式中共有五个参数，由初步的分析可知，由一个参数是可以确定的，则留下4个参数需要拟合。本人利用模拟退火算法尝试的去拟合这个五参数的公式，在拟合中也出现了一些问题，在这里与大家分享一下。

1>时间的问题

这是由模拟退火算法本身的特性所决定的。由于模拟退火算法需要从高温条件下缓慢降温，然后降低到设定温度一下，从而找出最优解。当降温过程越缓慢，越容易找出最优解，所以当精度要求较高时，所需的时间也会很长。

2>结果问题

由于需要拟合的参数较多，所以每次拟合的结果都不固定，这是个令人头疼的问题。