从模拟退火到概率编程

以下摘要由 AI 根据胶片自动生成。

模拟退火算法将贪心局部搜索与随机游走结合，通过以概率 接受更差解来逃离局部最优，其理论基础是 Metropolis 算法与玻尔兹曼分布；报告以洛谷 P8212、P5544、P7962 为例，展示了解空间设计与评价函数”平滑化”等调优技巧。进而揭示模拟退火与概率编程的内在联系：文本分类（LDA）、概率定位、验证码破解、逆向图形学等问题均可统一建模为对未知概率分布的推断，由 Metropolis-Hastings 算法实现采样求解。