Manage and streamline operations across multiple locations, sales channels, and employees to has improve efficiency and your bottom line.

Simulované žíhání

Simulované žíhání (Simulated Annealing, SA) je inspirováno procesem žíhání kovu – postupným ochlazováním a ustálením na stabilní konfiguraci. V optimalizaci to znamená, že algoritmus občas přijme i horší řešení, aby unikl lokálním minimům, a postupně snižuje tuto pravděpodobnost.

  • Efektivní u problémů s mnoha lokálními minimy.
  • Jednoduchá implementace a pochopitelný princip.
  • Nevyžaduje složitou paměťovou strukturu.
  • Funguje dobře při jemném dolaďování řešení.

Zajímavosti a praktická využití

  • Používá se v dopravních systémech a rozvrhování výroby.
  • Oblíbené u systémů plánování rozvozu s omezeným časem výpočtu.
  • Základ pro hybridní adaptivní algoritmy (např. s ALNS).

Omezení a limity

Kvalita výsledků závisí na dobře nastaveném „rozvrhu chlazení“ – pokud je ochlazování příliš rychlé, algoritmus zamrzne ve špatném řešení. Pokud příliš pomalé, prodlužuje výpočetní čas. SA je také náchylné k přílišným oscilacím v prvních fázích.

Shrnutí

Simulované žíhání je elegantní a výkonný nástroj pro prohledávání složitých prostorů řešení. Umožňuje najít vyvážené řešení mezi náhodností a strukturou a je výborným vstupem do metaheuristického myšlení.

Zdroje:

[1] Doležal, J., & Fiala, P. (2012). Operační výzkum: Příklady a úlohy. Praha: Oeconomica.
[2] Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., & Vecchi, M. P. (1983). Optimization by Simulated Annealing. Science, 220(4598), 671–680.
[3] Toth, P., & Vigo, D. (2014). Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications. SIAM.