我正计划实施Fruchterman和Reingold算法，以从此处绘制图形：http://cs.brown.edu/people/rtamassi/gdhandbook/chapters/force-directed.pdf，第5页。有温度变量“ t”，但没有解释它是什么，也有通过迭代应用此“ cool（t）”函数。有人对此有任何解释吗？谢谢。
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首先，文章中对“温度”变量的含义进行了简短描述：
Fruchterman和Reingold的算法添加了“温度”的概念，该概念可以按如下方式使用：“温度可以从初始值（例如框架宽度的十分之一）开始，然后以线性倒数递减为0”温度控制顶点的位移，以便随着布局的改善，调整会变小。在这里，温度的使用是一种称为模拟退火的通用技术的特例，该技术在力导向算法中的使用将在本章后面讨论。
因此，该算法是Simulated annealing技术的一种变体，用于搜索函数的全局最优值。这是该算法的直观描述：
您从处于高温温度的随机状态开始。您开始随机修改状态，优先选择可改善功能值的新状态。首先，由于温度高，您会允许当前状态发生非常大的变化-包括这样的变化，即不会提高功能值，甚至不会使其变差（这有助于避免陷入局部最优状态）。通过迭代，您可以根据一些冷却时间表（在cool(t)函数起作用的地方）降低温度，从而越来越多地偏爱那些只会提高函数值的变量。
在如何选择初始温度，冷却时间表，新状态的接受概率等方面有许多微妙之处。通常，这是一个非常有问题的任务，很难提供一种通用的方法。