中國企業(yè)海外融資策略匯集261(編輯修改稿)
2025-07-20 20:33 本頁面
【文章內容簡介】 為冷卻進度表的參數控制算法進程，使算法在多項式時間里給出一個近似最優(yōu)解。模擬退火算法的一般形式是：從選定的初始解開始，在借助于控制參數t遞減時產生的一系列Mapkob鏈中，利用一個新解產生裝置和接受準則，重復進行包括“產生新解——計算目標函數差——判斷是否接受新解——接受（或舍棄）新解”這四個任務的試驗，不斷對當前解迭代，從而達到使目標函數最優(yōu)的執(zhí)行過程。針對模型（Ⅰ），對模擬退火過程中的關鍵步驟說明如下：（1）新解產生裝置。在1～m之間隨機選取i和j，當前解中若第i個和第j個企業(yè)獲得貸款狀態(tài)相同則改變第i個企業(yè)的貸款狀態(tài)；若不同則交換其狀態(tài)。即（2）關于初始點的調整。由于模型約束條件中上下限的限制嚴格，對于一個離可行域比較遠的初始點（例如取X0=(0, …,0)），通過上述新解產生裝置可能無法在初始點的“附近”找到可行解。因此，需進行一個快速調整的過程。即若L＜Lb（貸款總額未達到最低限額）則依次選取未獲貸款企業(yè)，改變其貸款狀況使之獲得貸款，重復這一過程直到符合條件。若貸款超額則依次取消某些企業(yè)的貸款使之符合條件。（3）接受準則。采取擴充的Metropolis接受準則判斷是否接受新解。若新解可行且優(yōu)于當前解則接受；否則按exp(△W/t)或0的概率接受新解。即P=（4）停止準則。當控制參數t遞減至設定值ε時停止算法。根據模擬退火思想設計適合模型（Ⅰ）的算法如下： 步驟1 產生初始解X0∈，其中={（x1,…, xm）| xi∈{0,1}}為可能解集合，xi代表第i個企業(yè)是否獲得貸款的狀態(tài)。計算相應的目標函數值W0；給出控制參數初值t0, Mapkob鏈長度N以及停止參數K和ε。步驟2 判斷初始解的可行性。若不可行則快速調整，否則轉步驟3。步驟3 產生新解并計算新解與當前解的目標函數值之差△W。然后由接受準則計算P(△W, t)，?。?,1）上服從均勻分布的隨機數δ，若P(△W, t)≥δ接受新解，否則放棄新解。步驟4 累計重排次數n。若n＜N轉步驟3，否則轉步驟5。步驟5 判斷停止準則是否滿足。若不滿足則令t=,n=0轉步驟3，否則停止算法輸出當前解。由于模擬退火算法的隨機性，終止解可能不是整個過程所遇到的解中最優(yōu)的。即使是最優(yōu)的，雖然可證明算法對整體最優(yōu)解的漸進收斂性，但終止解的可接受性也不能不遭到
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