随机优化问题常见方法
随机优化算法的研究与应用
随机优化算法的研究与应用随机优化算法作为一种常见的优化算法，在很多问题的解决中得到了广泛的应用。
其主要特点是在搜索解空间的时候采用随机策略来进行搜索，能够有效地避免算法陷入局部最优解。
本文将探讨随机优化算法的分类和应用领域，并重点分析了几种典型的随机优化算法。
一、随机优化算法的分类随机优化算法按照不同的搜索方式可以分为两类：遗传算法和蚁群算法。
1.遗传算法遗传算法是一种优化算法，它模拟自然界中的遗传进化过程，通过种群在每一代中的遗传和适应度的评价，得到最优解。
其主要工作流程包括初始种群的生成、选择、交叉、变异和适应度评价。
其中，选择运算是根据某种评价标准（如适应度）对个体进行淘汰，以保留优秀的基因，也就是优秀的个体。
交叉运算旨在产生新的优秀个体，变异则是在产生新个体时对个体一些基因进行变异。
2.蚁群算法蚁群算法是一种基于群体智能的算法，主要模拟了蚁群寻找食物的行为，通过一些蚂蚁的协同作用，寻找最优解。
蚁群算法的主要工作流程包括初始环境的建立、信息素的更新、蚂蚁的走动和信息素的增强。
其中，信息素的更新是根据探测蚂蚁的路径长度来更新最优路径信息。
蚂蚁的走动也考虑到每只蚂蚁的挥发信息素量和各个路径上信息素含量，从而决定下一步的行动。
二、随机优化算法的应用随机优化算法被广泛应用于各种领域，例如金融、电力、运输、医疗等。
其中，一个典型的应用是优化问题的解决。
这种问题通常是在大量的可选方案中，寻找最优解或者最优解的集合。
这些问题往往包括集合覆盖问题、背包问题、最小生成树和旅行商问题等。
随机优化算法在这些问题上能够快速找到较好的解或者最优解，提高了决策的准确性和效率。
三、几种典型的随机优化算法1.遗传算法遗传算法是一种优化算法，它模拟自然界中的遗传进化过程，通过种群在每一代中的遗传和适应度的评价，得到最优解。
遗传算法的应用非常广泛，例如序列问题、非线性问题、组合问题、统计问题等等。
2.蚁群算法蚁群算法是一种基于群体智能的算法，主要模拟了蚁群寻找食物的行为，通过一些蚂蚁的协同作用，寻找最优解。
随机优化与统计优化
随机优化与统计优化随机优化和统计优化是两种不同的优化方法，它们在解决问题时都具有一定的优势和应用范围。
本文将介绍随机优化和统计优化的概念、原理、算法及其在实际问题中的应用。
一、随机优化随机优化是一种基于随机性搜索的优化方法，通过不断的随机采样和搜索来寻找最优解。
其思想是利用随机性的搜索过程，以一定的概率接受比当前解更好的解，以便跳出局部最优解，从而达到全局最优解的目标。
1.1 遗传算法遗传算法是随机优化中最为经典和常用的方法之一。
它模拟了生物进化的过程，通过遗传操作（选择、交叉、变异）来产生新的解，并使用适应度函数评估解的质量。
优秀的解将以较高的概率被选择和传递给后代，而不良解则以较低的概率被淘汰。
通过逐代的演化，遗传算法能够在解空间中搜索到最优解。
1.2 蚁群算法蚁群算法是另一种常用的随机优化方法，模拟了蚂蚁寻找食物的行为。
每只蚂蚁通过释放信息素来引导其他蚂蚁选择路径，信息素的强度与路径上的优势相关。
优秀的路径上积累的信息素浓度较高，会吸引更多的蚂蚁选择该路径，从而达到全局最优解。
1.3 粒子群算法粒子群算法是一种基于群体行为的随机优化算法，模拟了鸟类或鱼群等生物群体的行为。
每个粒子表示一个解，通过更新速度和位置来搜索最优解。
粒子群算法中的速度和位置更新受到个体历史最优解和群体历史最优解的影响，以及随机项的扰动，从而实现全局搜索和局部搜索的平衡。
二、统计优化统计优化是一种基于概率统计的优化方法，利用统计学原理和技术来解决最优化问题。
其思想是通过对目标函数进行建模，利用样本数据进行参数估计，进而确定最优化问题的最优解。
2.1 最小二乘法最小二乘法是统计优化中最常用的方法之一，用于拟合数据和回归分析。
它通过最小化观测值和模型预测值之间的平方误差，来确定模型的参数估计值。
最小二乘法在工程、经济、金融等领域具有广泛的应用。
2.2 线性规划线性规划是一种常用的数学规划方法，通过线性目标函数和线性约束条件来求解最优解。
随机优化算法在组合优化问题中的应用
随机优化算法在组合优化问题中的应用随机优化算法是一类基于概率方法的优化算法，在解决组合优化问题中具有广泛的应用。
本文将介绍随机优化算法的基本原理以及其在组合优化问题中的具体应用。
一、随机优化算法的基本原理随机优化算法是通过随机搜索来寻找问题的最优解或次优解的一种优化方法。
其基本原理是通过生成随机解，并用随机性来引导搜索过程，找到更好的解，最终收敛到全局最优解或次优解。
常见的随机优化算法有模拟退火、遗传算法和蚁群算法等。
1. 模拟退火算法模拟退火算法是受金属退火过程启发而提出的一种随机优化算法。
其基本思想是通过模拟金属在退火过程中的结晶过程来搜索解空间。
算法开始时，初始解被认为是当前的最优解，然后通过改变解的状态，不断更新最优解的值，直到满足停止条件。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的随机优化算法。
其核心思想是通过模拟生物个体的遗传和进化过程来进行搜索。
算法通过编码个体、选择、交叉和变异等运算，不断生成新的解，并通过适应度评估和选择操作逐步优化解的质量。
3. 蚁群算法蚁群算法是通过模拟蚂蚁在觅食过程中释放信息素和相互通信的行为来进行搜索的优化算法。
蚁群算法通过让蚂蚁在解空间中搜索，并用信息素来引导搜索的方向，从而找到最优解。
蚁群算法常用于求解旅行商问题和图着色问题等组合优化问题。
二、随机优化算法在组合优化问题中的应用组合优化问题是一类求解最优组合方案的问题，常见的有旅行商问题、背包问题和任务分配问题等。
随机优化算法可以通过搜索解空间来求解这类问题，并在实际应用中具有广泛的应用。
1. 旅行商问题旅行商问题是求解一个旅行商在多个城市之间经过每个城市一次并回到起点的最短路径问题。
对于较大规模的问题，精确求解往往耗费大量的时间和计算资源。
而随机优化算法如遗传算法和蚁群算法可以在较短时间内找到较好的近似解。
2. 背包问题背包问题是求解在给定的背包容量下，选择一些物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大。
数学中的随机优化问题
数学中的随机优化问题随机优化问题是数学中一个重要的分支，它涉及到在给定的约束条件下，如何通过随机变量的选择来最大化或最小化某个目标函数的值。
这是一个在实际问题中经常遇到的情况，比如在运输、金融、机器学习等领域。
在随机优化问题中，我们首先需要定义一个目标函数，它描述了我们希望最大化或最小化的性能指标。
然后，我们需要确定一组约束条件，这些条件限制了我们的解空间，确保我们能够找到可行的解。
最后，我们需要设计一种优化算法，它能够通过随机变量的选择来搜索解空间，找到一个近似最优解。
一个经典的随机优化问题是旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
在TSP中，我们需要找到一条路径，使得一个旅行商可以经过所有城市，并且总路程最短。
这个问题的解空间非常庞大，因为路线可以有很多种组合方式。
为了解决TSP，我们可以使用遗传算法、模拟退火等随机优化算法。
另一个经典的随机优化问题是背包问题（Knapsack Problem）。
在背包问题中，我们有一个背包，容量有限，同时有一系列物品，每个物品有一个重量和一个价值。
我们的目标是选择一些物品放入背包，使得它们的总重量不超过背包的容量，并且总价值最大化。
背包问题可以使用动态规划、遗传算法等算法来解决。
在机器学习中，随机优化问题也得到了广泛应用。
例如，在神经网络的训练中，我们需要通过调整网络的参数来最小化损失函数。
由于损失函数通常非常复杂，解析求解困难，我们可以使用随机梯度下降等随机优化算法来进行优化。
除了上述问题，随机优化在实际应用中还有很多其他的例子，如数据挖掘、图像处理、资源分配等。
随机优化的方法和算法也非常丰富多样，每个问题都有其适用的算法和技术。
不同的随机优化算法具有不同的特点和适用范围，我们需要根据具体情况选择最适合的算法。
总结起来，随机优化问题是数学中的一个重要研究领域，它在实际问题中有着广泛的应用。
通过定义目标函数、约束条件和设计优化算法，我们可以找到一个近似最优的解。
随机优化原理的应用场景
随机优化原理的应用场景1. 什么是随机优化原理？在优化问题中，随机优化原理是一种基于随机性的优化方法。
它通过随机性的引入，能够避免陷入局部最优解，并且可以在多个解空间中进行探索，从而获得更好的优化结果。
随机优化原理在很多领域中都有应用，下面将介绍一些典型的应用场景。
2. 路径规划问题中的应用路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条最优路径以达到预期目标。
例如，在地图导航系统中，用户需要找到一条最短路径或最快路径到达目的地。
随机优化原理可以应用于路径规划问题中，通过引入随机性，可以在解空间中进行探索，从而找到更优的路径。
应用随机优化原理进行路径规划的一种常见方法是遗传算法。
遗传算法通过模拟生物进化的过程，将路径表示为基因序列，并通过交叉、变异等操作对路径进行优化。
遗传算法中的随机性可以保证搜索空间的广泛性，从而找到更优的路径。
3. 机器学习中的参数优化在机器学习中，模型的性能往往与参数的选择密切相关。
参数优化是指通过调整模型参数的取值，以使模型的性能达到最优。
随机优化原理可以应用于机器学习中的参数优化问题，通过随机性的引入，可以在参数空间中进行探索，从而找到最优的参数取值。
随机梯度下降法是一种常见的应用随机优化原理的方法。
在随机梯度下降法中，每次更新参数时只随机抽取一个样本进行计算，通过随机性引入的噪声可以避免陷入局部最优解，同时加快了算法的收敛速度。
4. 组合优化问题的求解在组合优化问题中，需要从一组候选元素中选择出最优解。
例如，在旅行商问题中，我们需要找到一条最短路径，经过所有的城市恰好一次。
随机优化原理可以应用于组合优化问题的求解，通过引入随机性，可以在解空间中进行探索，从而找到最优的解。
模拟退火算法是一种常见的应用随机优化原理的方法，它模拟了固体物体冷却过程中的退火过程。
模拟退火算法通过引入随机性，可以避免陷入局部最优解，并且能够在多个解空间中进行搜索。
该算法的核心思想是在搜索过程中，以一定的概率接受劣解，从而有机会跳出局部最优解，达到全局最优解。
全局优化的若干随机性算法
全局优化的若干随机性算法全局优化的若干随机性算法随着科技的不断发展，人们对于全局优化问题的需求也越来越高。
在实际应用中，我们经常需要找到最优解或次优解，以满足不同的需求。
全局优化问题的特点是搜索空间庞大且复杂，常规的优化算法无法直接应用。
因此，为了解决这一问题，人们开始运用随机性算法进行全局优化。
随机性算法是一类基于随机模型的优化算法，通过引入随机性，使搜索算法具有更大的探索能力，能够在搜索空间中更广泛地搜索，从而提高找到全局最优解的概率。
以下将介绍几种常见的全局优化的随机性算法：1. 遗传算法遗传算法模拟了自然界中的进化过程，通过模拟遗传、变异和选择的过程，在搜索空间中逐渐寻找最优解。
遗传算法最初是用来解决组合优化问题的，如旅行商问题、背包问题等。
它通过构造一个个体的染色体，模拟遗传的交叉和变异操作，通过选择保留优秀的个体，逐代优化，最终找到最优解。
2. 蚁群算法蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为。
在蚁群算法中，蚂蚁在搜索过程中通过信息素的沉积和挥发来进行信息传递和搜索。
当一只蚂蚁发现一条路径上有食物时，它会在路径上留下信息素，而其他蚂蚁在选择路径时会根据信息素的浓度进行选择。
通过不断更新信息素，蚁群算法能够全局搜索，并最终找到最优解。
3. 模拟退火算法模拟退火算法模拟了固体在退火过程中的原子运动。
在模拟退火算法中，通过设置一个初始温度，然后逐渐降低温度，模拟固体经过不断震动、冷却从而达到稳定状态的过程。
在搜索中，模拟退火算法会接受较差的解，并增加退火概率，以便能够跳出局部最优解，并在搜索空间中继续搜索。
随着温度的降低，算法会逐渐收敛到全局最优解。
4. 蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种基于统计学原理的随机性算法。
它通过随机抽样的方式进行求解。
在全局优化问题中，蒙特卡洛方法可以通过随机抽样在搜索空间中生成多个候选解，并计算这些解的目标函数值。
通过对这些解的统计分析，可以得到全局最优解的近似。
随机最优化问题的解法与应用
随机最优化问题的解法与应用在我们的日常生活和各种领域的研究中，经常会遇到各种各样的优化问题。
而随机最优化问题，作为其中的一类重要问题，因其涉及到不确定性和随机性，使得解决方法和应用场景都具有独特的特点和挑战。
首先，我们来理解一下什么是随机最优化问题。
简单来说，就是在存在随机因素影响的情况下，寻找最优的解决方案。
这些随机因素可能来自于各种来源，比如市场的不确定性、环境的变化、测量误差等等。
与确定性的优化问题不同，随机最优化问题的结果不是一个确定的值，而是一个基于概率分布的期望最优解。
那么，如何解决随机最优化问题呢？常见的方法之一是随机梯度下降法。
这种方法通过不断地沿着随机梯度的反方向调整参数，来逐渐逼近最优解。
想象一下你在一个迷雾笼罩的山上想要找到最低点，你只能感受到当前位置的大致坡度，然后朝着感觉是下坡的方向迈一小步。
这一小步的方向就是基于随机抽取的样本计算出来的梯度。
每次迈出的步子大小，也就是学习率，是一个需要精心调整的参数。
如果步子太大，可能会错过最优解；如果步子太小，收敛速度又会太慢。
另一种常用的方法是模拟退火算法。
这个名字听起来很有趣，就好像是在对一个系统进行加热和冷却的过程。
其实它的基本思想是从一个初始解开始，然后通过随机地产生新的解，并根据一定的概率接受这些新解，来逐步探索解空间。
在算法开始时，接受新解的概率较高，就像在高温下分子的运动比较剧烈，能够跨越较大的能量障碍。
随着算法的进行，接受新解的概率逐渐降低，就像系统逐渐冷却，最终稳定在一个较优的解上。
还有一种方法是遗传算法，它受到生物进化过程的启发。
通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，来产生越来越好的解。
就像是在一个种群中，优秀的个体有更大的机会繁殖后代，而后代又会通过基因的交叉和变异产生新的特征。
经过一代一代的进化，种群中的个体越来越适应环境，也就是越来越接近最优解。
随机最优化问题在很多领域都有广泛的应用。
在金融领域，投资组合的优化就是一个典型的例子。
数学中的随机最优化方法
数学中的随机最优化方法随机最优化是一种利用随机性的方法来优化数学问题的技术。
它将随机性引入优化算法中，通过随机选取变量或随机生成解空间中的点来搜索最佳解。
这种方法在优化问题中有着广泛的应用，特别是在复杂和非线性问题中具有独特的优势。
本文将介绍数学中常用的几种随机最优化方法。
一、模拟退火算法模拟退火算法是受到固体退火原理启发，被广泛应用于优化问题的一种随机最优化方法。
它通过模拟固体在退火过程中的分子运动状态，以概率的方式接受更优解，从而逐渐接近全局最优解。
在模拟退火算法中，首先需要选取一个较高的起始温度，并随温度逐渐降低。
然后，通过随机变化当前解的邻域解，并计算目标函数值之间的差异。
如果新的解更优，则一定概率上接受它；如果新解比当前解差，则以一定概率接受它。
通过这种温度下的变动和概率选择，模拟退火算法能够在搜索空间中快速找到全局最优解。
二、遗传算法遗传算法是模拟自然界进化过程的一种随机最优化方法。
它通过模拟生物进化的过程，将问题的解表示为染色体，并通过遗传操作（如交叉、变异等）改变染色体的基因，以产生新的解。
在遗传算法中，首先需要定义问题的染色体表示和适应度函数。
然后，通过交叉和变异等操作，生成新的个体，并通过适应度函数评估个体的优劣程度。
根据适应度的大小，选择部分优秀个体进行繁殖，使其基因在下一代中得以传承。
通过多代的遗传操作，遗传算法能够逐步优化个体，最终找到最优解。
三、粒子群算法粒子群算法是模拟鸟群或鱼群行为的一种随机最优化方法。
它将问题的解表示为粒子，并通过模拟粒子在解空间中的搜索行为，寻找最佳解。
在粒子群算法中，每个粒子都有自己的位置和速度，并且记忆着历史上最好的位置。
在搜索过程中，每个粒子根据自身的速度和周围粒子的最优位置，更新自己的速度和位置。
通过粒子之间的信息交流和协作，粒子群算法能够迅速搜索到最优解。
四、随机梯度下降法随机梯度下降法是一种常用的优化算法，特别适用于大规模数据集的训练。
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思维依据： 1）“认知”部分可以由Thorndike的效应法则（law of effect）所解释，即一个得到加强的随机行为 在将来更有可能出现。这里的行为即“认知”，并假设获得正确的知识是得到加强的，这样的一个模 型假定微粒被激励着去减小误差。 2）“社会”部分可以由Bandura的替代强化（vicarious reinforcement）所解释。根据该理论的预期， 当观察者观察到一个模型在加强某一行为时，将增加它实行该行为的几率。即微粒本身的认知将被其 它微粒所模仿。 3)心理学假设：在寻求一致的认知过程中，个体往往记住自身的信念，并同时考虑同事们的信念。当 其察觉同事的信念较好的时候，将进行适应性地调整。
求解问题：由于该方法不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所 无法求解的复杂环境中的优化问题。主要用于求解连续变量的全局优化问题。
基本思想：从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为 第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体， 该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体， 这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值，则在下一代中试验 个体取代目标个体，否则目标个体仍保存下来，该操作称为选择。 （主要包括三个步骤：变 异、交叉、选择）
随机优化问题 常见方法
几 种 常 见 方 法
目 录
1 基于假设检验的模拟退火（SA）算法 2 微粒群算法（PSO） 3 差分进化算法（DE） 4 社会认知算法(SCO)
基于假设检验的模拟退火算法：
Simulated Annealing（SA）
要点分析：针对随机优化问题的不确定性,提出一类基于假设检验的模拟退火算法.该方法通过多次评 价来合理估计解的性能,利用假设检验减少重复性搜索,采用突跳性搜索避免局部极小,并通过温度控制 调节突跳能力.
微粒群算法：
算法流程： 1). 初始化一群微粒（群体规模为m），包括随机 的位置和速度； 2). 评价每个微粒的适应度； 3). 对每个微粒，将它的适应值和它经历过的最好 位置pbest的作比较，如果较好，则将其作为当前 的最好位置pbest； 4). 对每个微粒，将它的适应值和全局所经历最好 位置gbest的作比较，如果较好，则重新设置 gbest的索引号； 5). 根据方程⑴变化微粒的速度和位置； 6). 如未达到结束条件（通常为足够好的适应值或 达到一个预设最大代数Gmax），回到b）
差分进化（DE）算法：
算法流程：
社会认知算法： Social Cognitive Optimization（SCO）
算法认识：社会认知优化算法是一种基于社会认知理论的集群智能 优化算法，它适合于大规 模的约束问题的处理，该算法已经在 非线性规划问题求解中表现出了良好的效果。 在过去的几十年中，很多模拟生物的智慧开发出的优化算 法被相继提出，如遗传算法、蚁群 算法、粒子群算法等。这些都 是基于生物或昆虫系统的，从现实上来看，很显然，人类社会 比 昆虫社会有更高的社会性和智能性。一个人可以借助观察他人的行为以及其后果来学习， 人类学习是观察别人的行为及其行 为后果，并将其符号化的过程。我们将这种通过观察和模 仿 他人行为而获得的学习称为观察学习，这种观察学习是发生在社会之中的，所以也叫做社 会学习。
算法原理：模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时， 固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡 态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率 为e(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合 优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火 算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃” 的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法 的一种启发式随机搜索过程。
社会认知算法：
算法流程： 1）初始化过程
整个优化过程由一系列 学习代理来完成
(1)在库中随机生成所有的^ 个知识点(包括生成每个 知识点的位置
和其水平)；
(2)给每个学习代理随机分配库中的一个知识点 ，但不允 许把一个
知识点重复分配给多个：
(1)模仿学习：从库中随机选择两个或者多个知识点(一般 选择两个
微粒群算法：
Particle Swarm Optimization（ PSO）
算法原理：PSO算法是基于群体的，根据对环境的适应度将群体中的个体移动到好的区域。然而它 不对个体使用演化算法，而是将每个个体看作是D维搜索空间中的一个没有体积的微粒（点），在搜 索空间中以一定的速度飞行，这个速度根据它本身的飞行经验和同伴的飞行经验来动态调整。第i个 微粒表示为Xi = (xi1,xi2,…，xiD），它经历过的最好位置（有最好的适应值）记为Pi = (pi1,pi2，…， piD），也称为pbest。在群体所有微粒经历过的最好位置的索引号用符号g表示，即Pg，也称为 gbest。微粒i的速度用Vi = (vi1,vi2，…，viD）表示。
基本概念： 知识点：知识点是位于知识空间(例如搜索空间 s)中对位 置 X和水平(例如适应度 )的描述构成 的点。 库：库是—个包含一系列知识点的表，这个表是有大小的。 学习代理：学习代理是一个行为 个体，支配库中的一个知识点。 领域搜索：有两个点 X 和 X：，对 X：的领域搜索就是以X。 作为参考选出一个新的点 ，对 第D维的点。在这里 Rand()是一个在 (0，1)的随机值， 和 分别定义为 参考点和中心点。
差分进化算法：
Differential Evolution（DE）
要点分析：DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被 保存了下来。DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作 和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。同时，DE特有的记忆能力使其可以动 态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性。
基于假设检验的模拟退火（SA）算法：
基本思想及模型： (1) 初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态 S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L (2) 对k=1，……，L做第(3)至第6步： (3) 产生新解S′ (4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函 数 (5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以概 率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解. (6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解， 结束程序。 终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受 时终止算法。 (7) T逐渐减少，且T->0，然后转第2步。
就可以)，但这些选出的知识点都不能和学习代理自 身的知识点重
复，然后基于竞争选择的原则在这几个知识点之 间选出一个好的
知识点；
(2)观察学习：对比选择出来的知识点和代理自身的知识 点的水平，
选择水平较好的那个点作为中心点，用较差的那个 点作为参考点，
然后学习代理基于领域搜索的原则根据这两个 点移动到一个新的
知识点，并且将新的知识点储存在库中。
3）库更新过程。从库中移去 个具有最差的水平的 知识点。
4)重复步骤 2到步骤 4，直到满足停止条件(例如达 到预先确定的
迭代次数，或者结果达到预先设定的精度)。
Thank you！