Annealing Determinístico por Simulação — Otimização de agenda de recozimento sem aceitação estocástica
Annealing Determinístico por Simulação (DSA) é uma metaheurística de otimização que adota a estrutura de agenda de resfriamento do annealing simulado clássico, mas substitui o critério probabilístico de aceitação de Metropolis por uma regra estritamente determinística: apenas movimentos que melhoram a solução são aceitos. Isso resulta em um procedimento de descida gulosa e reproduzível, guiado por uma agenda de temperatura de recozimento.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fontes
- Rose, K., Gurewitz, E., Fox, G. C. (1990). A deterministic annealing approach to clustering. Pattern Recognition Letters, 11(9), 589-594. DOI: 10.1016/0167-8655(90)90010-Y ↗
- Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., Vecchi, M. P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220(4598), 671-680. DOI: 10.1126/science.220.4598.671 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Simulated Annealing — Annealing-schedule optimization without stochastic acceptance. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/simulation/deterministic-simulated-annealing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Annealing SimuladoOtimização↔ compare
- Tabu SearchOtimização↔ compare
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →