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优化问题的输入格式

本文介绍了如何为所有不同的求解器指定优化问题的参数。

所有求解器会为其参数设置默认值，但我们强烈建议你将其设置为针对所遇到问题的值。 如果有无参数的求解器，则没有设置任何参数，系统将调用该求解器的无参数版本，该版本将在解决方案拥有足够的收敛时完成。

并行回火

属性名称 (区分大小写)	类型	说明
all_betas	一系列浮点	指定反转温度列表。 此列表的长度应等于副本数。
副本	integer	指定要运行的求解器迭代次数。
sweeps	integer	指定要在每个求解器迭代中执行的蒙特卡罗步骤数。
seed	一个随机整数。	指定用于启动模拟的随机值。
timeout	integer	指定要运行核心求解器循环的最大秒数。 初始化时间不采用此值，因此求解器的运行时间可能比指定的值更长一些。

模拟退火

属性名称 (区分大小写)	类型	说明
beta_start	FLOAT	指定反转温度列表。 此列表的长度应等于副本数。
beta_stop	FLOAT	指定要运行的求解器的迭代次数。
sweeps	integer	指定要在每个求解器迭代中执行的蒙特卡罗步骤数。
seed	一个随机整数。	指定用于启动模拟的随机值。
timeout	integer	指定要运行核心求解器循环的最大秒数。 初始化时间不采用此值，因此求解器的运行时间可能比指定的值更长一些。
restarts	integers	指定要运行的模拟的迭代次数。
平台	枚举	默认为 HardwarePlatform.CPU。 指定求解器应使用的硬件平台。 选项为 HardwarePlatform.FPGA 和 HardwarePlatform.CPU。

群体退火

属性名称 (区分大小写)	类型	说明
sweeps	integer	sweep 数量。 如果 sweep 还未找到全局最小值，则有更多 sweep 通常会提升解决方案的作用。
beta	RangeSchedule	指定从初始温度值到最终值的范围。 此计划必须随时间推移而增加。
填充 (population)	integer	算法应使用的群体中切换器数量。
seed	一个随机整数	用于初始化算法。 使用相同的种子重现结果。

禁忌

属性名称 (区分大小写)	类型	说明
tabu_tenure	integer	指定禁忌期限。
timeout	integer	指定要运行核心求解器循环的最大秒数。 初始化时间不采用此值，因此求解器的运行时间可能比指定的值更长一些。
seed	0 到 101 之间的随机整数	指定用于启动模拟的随机值。
sweep	integer	指定要在每个模拟迭代中执行的蒙特卡罗步骤数。

量子蒙特卡罗

属性名称 (区分大小写)	类型	说明
beta_start	FLOAT	指定算法起始温度的反函数。
transverse_field_start	FLOAT	指定提供给模拟的外部字段的起始值。
transverse_field_end	FLOAT	指定提供给模拟的外部字段结束值。
sweep	integer	指定要在每个模拟迭代中执行的蒙特卡罗步骤数。
trotter_number	integer	指定要在模拟中创建的每个变量的副本数。
seed	一个随机整数	指定用于启动模拟的随机值。

次随机蒙特卡罗

属性名称 (区分大小写)	类型	说明
step_limit	integer	蒙特卡罗的步骤数。 如果 step 还未找到全局最小值，则有更多 step 通常会提升解决方案的作用。
target_population	integer	指定群体中的切换器数量。 应大于或等于 8。
alpha	RangeSchedule	指定从初始值到最终值的范围。 这是单步执行机会的计划，应随着时间的推移而减少。
beta	RangeSchedule	指定从初始值到最终值的范围。 这是将随着时间推移而增加的重新采样因子的计划。
seed	一个随机整数	用于初始化算法。 使用相同的种子重现结果。