Simulated Annealing

Einführung in Simulated Annealing

Simulated Annealing, zu Deutsch "simulierte Abkühlung", ist eine Methode der künstlichen Intelligenz. Dieses Verfahren kommt bei der Lösung von Optimierungsproblemen zum Einsatz. Die Technik hat ihren Ursprung in der Physik, genauer gesagt in der Metallurgie. Bei Simulated Annealing geht es darum, eine gute, wenn nicht sogar die beste Lösung zu finden, ohne alle möglichen Lösungen prüfen zu müssen.

Wie funktioniert Simulated Annealing?

Die Methode von Simulated Annealing ist inspiriert von dem Prozess, den feste Stoffe bei der Abkühlung durchlaufen. Bei diesem Prozess nimmt das System schrittweise niedrigere Energieniveaus an, bis es den Zustand mit der niedrigsten Energie erreicht. Bei der Anwendung des **Simulated Annealing** in der künstlichen Intelligenz wird nicht die Energie, sondern eine zu minimierende Kostenfunktion betrachtet. Der "Abkühlungsprozess" wird hier durch eine kontrollierte Abnahme der Wahrscheinlichkeit repräsentiert, noch schlechtere Lösungen zu akzeptieren.

Anwendungsbereiche von Simulated Annealing

Die Technik des Simulated Annealing findet vor allem Anwendung in Problembereichen, die eine große Menge möglich Lösungen aufweisen. Beispiele hierfür sind das berühmte "Travelling Salesman Problem" oder das "Knapsack Problem". In diesen Kontexten kann die Methode effizient nach optimalen oder nahezu optimalen Lösungen suchen.

Vorteile und Nachteile von Simulated Annealing

Ein großer Vorteil von Simulated Annealing ist die generelle Anwendbarkeit. Diese Methode kann auf eine Vielzahl von Problemen in verschiedenen Kontexten angewendet werden und liefert meistens akzeptable Ergebnisse. Ein Nachteil ist jedoch, dass der Prozess nicht unbedingt die optimale Lösung garantiert. Zudem kann der Abkühlungsprozess bei komplexen Problemen sehr zeitintensiv sein.