القسم الثاني: محاكاة التلدين

عملية التلدين هي عملية تسخين المادة (مثل الحديد) لدرجة حرارة عالية ثم تبريدها بطريقة منسقة ومنظمة.  تعتمد هذا العملية على زيادة صلابة المادة خاصة إذا كان التبريد يحدث بشكل منسق وبطيء. تبريدها بشكل عشوائي او سريع قد يتسبب بتكوين مادة هشة وقابلة للانكسار.  تقوم عملية التلدين بمحاولة اكتشاف درجة الحرارة الكلية الملائمة لتبريد المادة للسيطرة على كمية الطاقة المفقودة بشكل منتظم (حيث تكون الطاقة في اعلى كمياتها عندما تكون المادة في اعلى درجات حرارتها).

 

في عملية محاكاة التلدين، يقوم البرنامج بعملية مشابهة لعملية التلدين، حيث يبدا البرنامج بحل عشوائي ويبدئ بتعديل عشوائي على الحل ثم قياسه.  يقوم البرنامج بالتقرب للحل النهائي بناء على مجموعة تكرارات للعملية (كعملية إيجاد درجة التبريد المناسب في عملية التلدين).

الحل المبدئي:

قد يبدئ البرنامج بحل مبدئي عشوائي حيث يقوم البرنامج بتحميل البرنامج في خانة الحل الحالي.  في بعض الأحيان وعندما يكون البرنامج قد مر بحل مشاكل سابقة قد يعتمد اخر حل كحل مبدئي لمشكلة جديدة.

تقييم الحل:

يقيم الحل بفك شفرته ثم القيام بالعملية المبرمجة لتحليل النتيجة للمشكلة القائمة. قد يكون الحل المشفر عبارة عن مجموعة من المتغيرات التي بدورها تستخدم لتقييم الحل لتقييم قرب حل المشكلة القائمة بعد فك تشفيرها.

تعديل عشوائي للحل:

ان كانت هناك حاجة، يقوم البرنامج بنسخ الحل في خانة ما يسمى بالحل النشط. ثم يقوم البرنامج بتعديل عشوائي للحل بناء على ما تم تشفيره.  كمثال اذا اعتبرنا خوارزمية البائع المتنقل (Traveling Salesman problem) حيث يقوم البرنامج باستبدال مدينتين بشكل عشوائي بعد نسخها في احل القائم.  بعد التعديل، يقيم الحل بناء على الخطوة السابقة

معايير القبول:

عملية معايير القبول قد تكون معقدة بعض الشيء، حيث تكون اول خطوة هي مقارنة الحلين: النشط (المعدل) والحالي.  إذا كان الحل النشط افضل (طاقته المخزنة افل من الطاقة في الحل الحالي كما هو في عملية التلدين الفعلي) نقوم بقبول الحل النشط عن طريق استبدال الحل الحالي معه.  إذا كان اسوء فلا يزال هناك احتمال لقبول الحب التي تقاس بناء على قانون الديناميكية الحرارية (Law of Thermodynamics)

ينتج عن ذلك انه كلما زادت درجة الحرارة (باستخدام مصطلحات التلدين) كلما زاد احتمال قبول الحل المعدل، او الأسو (ذات الطاقة الأعلى)، على الحل الحالي.  هذا يتيح لتوسيع دائرة الحلول المحتملة حيث انها تقل كلما اقتربنا من الحل المثالي.

تبريد درجة الحرارة:

بعد عدة تكرارات، يقوم الخوارزمية بتبريد درجة الحرارة.  عادة ما تكون هناك عمليات لخفيض عالي لدرجة الحرارة وقد تكون العملية بسيطة مثل:

حيث اننا نضرب درحجة الحرارة الحالية (i) بثابت ذات قيمة بين 0 و1 للحصول على درجة الحرارة الجديدة (i+1)   او قد تكون المعادلة أكثر تعقيدا لمحاولة السيطرة على الناتج

إعادة العملية:

قد تكون عملية التكرار متعددة على نفس درجة الحرارة وتنخفض عند الانتهاء من عدد التكرارات المحددة.  يتوقف البرنامج (او العملية) عند وصول درجة الحرارة لصفر.