强化学习算法与模拟退火算法的融合与优化策略

强化进修算法取模拟退火算法的融合取劣化

战略

正在人工智能规模中，强化进修和模拟退火算法都是罕用的劣化算法。

强化进修算法通过试错和奖励机制来进步智能体的决策才华，模拟退

火算法例通过模拟作做退火的历程来寻找问题的全局最劣解。原文将

探讨强化进修算法取模拟退火算法的融合取劣化战略，以进步算法的

机能和效率。

一、强化进修算法概述

强化进修算法是一种基于试错应声的呆板进修办法，其目的是通过

取环境的交互来进修最劣决策战略。强化进修但凡蕴含一个智能体、

环境和奖励函数。智能体通过不雅察看环境的形态，回收动做，并依据奖

励函数与得奖励或处罚。通过不停试错和劣化，智能体进修到最劣决

策战略。

二、模拟退火算法概述

模拟退火算法是一种全局劣化算法，遭到固体物量退火的历程启示

而提出。其根柢思想是通过模拟物量退火历程中的晶格构造厘革来搜

索最劣解。模拟退火算法通过正在搜寻历程中允许一定的部分跳跃，以

防行陷入部分最劣解，从而进步全局搜寻的才华。

三、融合战略

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强化进修取模拟退火的联结

将强化进修算法取模拟退火算法相联结可以丰裕阐扬两者的劣势，

进步算法的机能和效率。正在融合战略中，可以将模拟退火算法做为强