การจำลองการอบเหนียว
การจำลองการอบเหนียว (อังกฤษ: Simulated annealing) เป็นกลวิธีหนึ่งในการแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะสมที่สุดเชิงการจัด (combinatorial optimization problem) ซึ่งมักจะใช้เมื่อปริภูมิการค้น (search space) นั้นไม่ต่อเนื่อง การจำลองการอบเหนียวอาจจะมีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาในบางกรณีได้ดีกว่าการแจกแจงจนกว่าจะได้คำตอบ (exhaustive enumeration) หากว่าเป้าหมายเป็นเพียงแค่การหาคำตอบที่จะมาแก้ปัญหาได้ดีในเวลาอันจำกัด ไม่ใช่เพื่อการหาวีธีที่มีประสิทธิภาพที่สุด
ชื่อและแรงบันดาลใจนี้มาจากการอบเหนียวในโลหะวิทยา ซึ่งก็คือเทคนิคในการให้ความร้อนและการควบคุมความอุณหภูมิของโลหะเพื่อที่จะเพิ่มขนาดของผลึกและลดข้อบกพร่องของโครงสร้างของโลหะนั้น โดยความร้อนจะทำให้อะตอมหลุดออกมาจากตำแหน่งเดิมที่มันอยู่และเคลื่อนที่แบบสุ่มโดยจะมีพลังงานในระดับที่สูง การลดอุณหภูมิลงอย่างช้าๆจะทำให้อะตอมมีโอกาสมากขึ้นในการหาตำแหน่งซึ่งมีพลังงานภายในที่ต่ำกว่าเดิมโครงสร้างของโลหะจะจัดเรียงตัวอย่างเป็นระเบียบผลก็คือจะได้โลหะที่เหนียวและไม่เปราะแต่ถ้ามีการลดอุณหภูมิลงอย่างรวดเร็วหรือทำให้เย็นเร็วเกินไป ก็จะทำให้โครงสร้างของโลหะไม่สม่ำเสมอและเกิดรอยร้าวขึ้นได้
การอุปมาอุปไมยระหว่างการแก้ปัญหาแบบการหาค่าที่เหมาะที่สุดเชิงการจัดกับกระบวนการอบเหนียวในทางโลหะวิทยานั้นอธิบายได้ดังนี้ สถานะของโลหะจะแทนผลเฉลยที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาที่ต้องการหาผลเฉลยที่เหมาะที่สุด สถานะของพลังงานจะเสมือนเป็นค่าของฟังก์ชันเป้าหมาย (Objective function) หรือฟังก์ชันต้นทุน (Cost function) ที่คำนวณได้จากผลเฉลยนั้นๆ ดังนั้นสถานะของพลังงานที่ต่ำที่สุดก็จะเปรียบเสมือนผลเฉลยที่เหมาะที่สุดของปัญหา และการทำให้เย็นลงเร็วเกินไป จะเป็นการค้นพบผลเฉลยเฉพาะพื้นที่
วิธีการจำลองการอบเหนียวนั้นถูกนำเสนอโดย Scott Kirkpatrick, C. Daniel Gelatt and Mario P. Vecchi ในปีค.ศ.1983 ซึ่งดัดแปลงมาจากขั้นตอนวิธี Metropolis-Hastings
ลักษณะโดยทั่วไป
ขั้นตอนวิธีในการทำงานจะเป็นลำดับการทำงานแบบวนซ้ำ โดยในแต่ละรอบจะประกอบด้วยการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มจากผลเฉลยปัจจุบันเพื่อสร้างผลเฉลยใหม่ที่ใกล้เคียงกับผลเฉลยปัจจุบัน เมื่อผลเฉลยใหม่ถูกสร้างขึ้นจะคำนวณค่าของฟังก์ชันเป้าหมายหรือฟังก์ชันต้นทุน เพื่อตัดสินใจว่าจะยอมรับให้เป็นผลเฉลยปัจจุบันหรือไม่ หากผลเฉลยใหม่ดีกว่าผลเฉลยปัจจุบันก็จะถูกยอมรับให้เป็นผลเฉลยปัจจุบันแทน แต่ถ้าผลเฉลยใหม่ไม่ดีกว่าผลเฉลยในปัจจุบันก็อาจจะถูกยอมรับได้ โดยใช้กฎบนพื้นฐานความน่าจะเป็นของโบลต์ซมันน์ (Boltzman’s probability) คือ จะมีการสุ่มตัวเลข β ในช่วง 0-1 ขึ้นมาและถ้า β≤e-ΔC/kT ก็จะยอมรับผลเฉลยใหม่ (เมื่อ ΔC คือ ผลต่างระหว่างค่าฟังก์ชันต้นทุนของผลเฉลยทั้งสองซึ่งมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับ 0 และ T คือ อุณหภูมิ)
รหัสเทียม
s ← s0; e ← E(s) // สถานะและค่าพลังงานเริ่มต้น sbest ← s; ebest ← e // คำตอบเริ่มต้นที่ดีที่สุด k ← 0 // สร้างตัวนับเพื่อประเมินค่าระดับพลังงาน while k < kmax and e > emax // เมื่อค่าระดับพลังงานยังไม่มากพอหรือพลังงานที่ได้ยังน้อยเกินไปให้ทำวงวนต่อ snew ← neighbour(s) // เลือกผลเฉลยใหม่ที่ใกล้เคียง enew ← E(snew) // คำนวณพลังงานของผลเฉลยใหม่ if P(e, enew, temp(k/kmax)) > random() then // ตรวจดูว่าควรจะยอมรับค่าใหม่หรือไม่ s ← snew; e ← enew // ถ้าใช่ก็เปลี่ยนค่าสถานะเป็นค่าใหม่ if enew < ebest then // ตรวจสอบดูว่าคำตอบใหม่ดีกว่าคำตอบที่ดีสุดที่รู้มาหรือเปล่า sbest ← snew; ebest ← enew // ถ้าใช่ก็ให้เปลี่ยนคำตอบที่ได้เป็นคำตอบที่ดีที่สุด k ← k + 1 // เสร็จสิ้นการตรวจสอบคำตอบไปหนึ่งคำตอบ return sbest // ส่งกลับคำตอบที่ดีที่สุดที่หาได้ การเลือกพารามิเตอร์
ในการใช้วิธีการจำลองการอบเหนียวกับการแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงอย่างใดอย่างหนึ่ง จะต้องระบุพารามิเตอร์ต่อไปนี้: ปริภูมิสถานะ, พลังงาน (เป้าหมาย) หรือฟังก์ชัน E(), ฟังก์ชัน neighbour() ซึ่งเอาไว้สร้างคำตอบอื่นที่เป็นไปได้ ความน่าจะเป็นที่ยอมรับได้หรือฟังก์ชัน P() และตารางเวลาการหลอม temp() และค่าอุณหภูมิเริ่มต้น ตัวเลือกเหล่านี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพการทำงานของขั้นตอนวิธีการอบเหนียว
การเริ่มใหม่
ในบางครั้งการเริ่มจากคำตอบเก่าที่ผ่านมาซึ่งเป็นคำตอบที่ดีกว่าคำตอบในปัจจุบันก็ดีกว่าการเริ่มที่สถานะปัจจุบันในทุกๆครั้ง กระบวนการนี้เรียกว่า การเริ่มใหม่ของการจำลองการอบเหนียว การตัดสินใจว่าจะเริ่มใหม่หรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ ปัจจัยสำคัญอย่างหนึ่งคือการดูว่าพลังงาน ณ ปัจจุบันสูงกว่าพลังงานที่ดีที่สุดที่เราพบมาแล้วมากเกินไปหรือเปล่า
ตัวอย่างการใช้งาน
ตัวอย่างด้านล่างเป็นการนำขั้นตอนวิธีการจำลองการอบเหนียวมาใช้แก้ปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย
tspSA( d[1..n][1..n] ) { tour = initialTour( d ) maxT = T = tourLength(d, tour) while ( T > 0.001 ) ) { N = maxT – T; for (i = 1; i <= N; i++) { newTour = nextTour( minT ) dE = tourLength(d,newTour) - tourLength(d,tour) if (dE < 0 OR random(0,1) < e-dE/kT ){ tour = newTour; } } T *= 0.999 } return tour; } โดยขั้นตอนวิธีนี้จะรับอาเรย์2มิติที่เป็นเก็บข้อมูลของจุดที่แทนเมืองต่างๆและระยะทางระหว่างเมือง จากนั้นให้สุ่มทางเดินขึ้นมาหนึ่งทางเก็บในตัวแปร tour จากนั้นก็คำนวณหาความยาวของทางเดินนั้นเก็บในตัวแปร maxT กับ T ซึ่ง T แทนอุณหภูมิของระบบ เราจะให้ T ที่ได้นั้นถือว่าเป็นอุณหภูมิเริ่มต้นของระบบ จากนั้นก็เข้าวงวนโดยตรวจสอบค่า T และค่า T จะลดลงเรื่อยๆ ถ้า T ลดลงจน T≤0.001 ก็จะเลิกทำและส่งค่า tour ที่ได้กลับไป โดยในวงวนจะมีค่า N ซึ่งเป็นผลต่างระหว่าง maxT กับ T จากนั้นจะเข้าสู่วงวน for ซึ่งจะสังเกตได้ว่ายิ่งถ้าค่า T สูงจำนวนรอบทำซ้ำจะน้อยแต่ถ้าค่า T ต่ำจำนวนรอบทำซ้ำจะเยอะ โดยในวงวน for ก็จะคำนวณหาทางเดินถัดไป (neighbor solution)โดยเก็บค่าใส่ตัวแปร dE โดยถ้า E เป็นจำนวนบวกแสดงว่าทางเดินใหม่ที่ได้จะยาวขึ้น ถ้า E เป็นจำนวนลบแสดงว่าทางเดินใหม่ที่ได้จะสั้นลง จากนั้นเราก็ดูเงื่อนไขว่าถ้า dE<0 หรือถ้าเราสุ่มตัวเลขที่อยู่ระหว่าง 0 กับ 1 ขึ้นมาแล้วน้อยกว่า e-dE/kT เราก็จะรับทางเดินใหม่ให้เป็นคำตอบของเรา จะสังเกตได้ว่าถ้าค่า T สูง e-dE/kT ก็จะสูงตามไปด้วย หมายความว่าในขณะที่อุณหภูมิสูงนั้นเราก็มีโอกาสที่จะรับคำตอบไว้เยอะเมื่ออุณหภูมิต่ำลงเราก็จะรับคำตอบน้อยลง
วิธีที่เกี่ยวเนื่อง
- Quantum annealing
- Stochastic tunneling
- Tabu search
- Reactive search optimization
- Stochastic gradient descent
- Genetic algorithms
- Graduated optimization
- Ant colony optimization (ACO)
- The cross-entropy method (CE)
- Harmony search
- Stochastic optimization
- Particle swarm optimization
- Intelligent Water Drops (IWD)
- Parallel tempering
ดูเพิ่ม
- Adaptive simulated annealing
- Markov chain
- Combinatorial optimization
- Automatic label placement
- Multidisciplinary optimization
- Place and route
- Molecular dynamics
- Traveling salesman problem
- Reactive search optimization
- Graph cuts in computer vision
- Particle swarm optimization
- Intelligent Water Drops
อ้างอิง
- เอกสารประกอบการสอนวิชาการออกแบบอัลกอริทึมของ รศ.ดร.สมชาย ประสิทธิ์จูตระกูล
- http://www2.cp.eng.chula.ac.th/~somchai/2110427/2546/demo/HW2-TSP/saTSP.htm 2009-08-27 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
- 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. JSTOR 1690046. PMID 17813860.
- http://www.denison.edu/academics/departments/mathcs/schmidt.pdf
แหล่งข้อมูลอื่น
- วิดีโอจำลองแนวคิดของขั้นตอนวิธีการจำลองการอบเหนียว
- ภาพจำลองการใช้การจำลองการอบเหนียวแก้ปัญหา N-Queens puzzle