Algorithm 邻域metropolis准则在模拟退火算法中的应用

我正在研究模拟退火，我对Metropolis准则的应用有一些问题。我使用两种方法： 首先，我对生成的每个邻居应用Metropolis准则，当我在算法中这样做时（我正在使用matlab），我的算法拒绝几乎所有的邻居，只接受两个或三个，它们甚至不是最佳解，最后我得到的结果不是期望的最优解。

---

第二，当我生成一个新邻居时，我将他的能量与当前解决方案的能量进行比较，如果能量较小，我保留这个邻居，如果不是这样，那么我应用了都会计划的标准，看看我是否保留它。这样我得到了令人满意的结果。所以我想知道这是否总是模拟退火的逻辑，因为我还不知道什么时候应用这个大都市标准。是不是每个邻居都有？如果是这样，我的第二种方法正确吗？而且随机数应该只在0和1之间，或者有可能在其他区间生成随机数吗？谢谢

您能否更具体地说明您试图解决的问题以及“将大都市标准应用于每个邻居”的含义？我正在研究一个优化问题，即成本231 hata的优化，这是移动通信网络中的一个模型宣传。metropolis的标准是：要计算指数并生成一个介于0和1之间的随机数，如果我没有理解你评论的第二部分。我很好奇每个邻居身上的那部分抱歉。我的网络有一些问题。我正在研究cost 231 hata的优化，这是移动通信网络中的一个传播模型。都会计划的标准包括：计算接受概率并生成一个介于0和1之间的随机数；然后将此概率与随机数进行比较，如果概率高于随机数，则我们接受邻居，如果不是，则拒绝邻居，并且我们假设在模拟退火算法中对每个生成的邻居应用此准则@vibSo您应该通过随机选择一对相邻顶点并将Metropolis标准应用于这对顶点来进行更新。你还没有解释你所说的“第一个”方法是什么意思，但是，先验地说，不能保证它能正确地对你的概率分布进行采样。