迈克尔多纳万的神圣猎鹰帝国巫师学院毕业论文🗿♱🌋（七）：
《法术力🝭🎛👲本源魔法的等级评🖃🐀估方法研究》迈克尔多纳万。
优化退火后的🇦🚷法术力🎨📫本源魔法等⛏🙛级评估普适公式：
要对退火算式进行优化，就必须构造优化目标函数。这个函数为包含a和b的⚲数对集合的最小值，其值🈤等于k乘以n的倒数乘以前一个法术力节点减去后一个法术力节点🔥🂭之间路径差的平方的n次和的k次和。
在这里，我们由于只设定了5个“域”，因此k的最大值为5,；而n则对应“域”中的评价要素的数量。其最大值在每个“域”中都不同，对应法术力感知3个、法术力监控13个、法术力链接2个、法术力集成3个、法术力流量交互1个、多法术力流量整合协同作用4个、法术力流量的瓣膜适配🀘☬🂣3个、法术力流量节点优化3个、施法路径控制4个、高可用性施法路线策划5个、法术力本源融合4个。
目标函🗃😸数实质上是一个非线性代价函数，对其优化过程既寻找其函数最小值。影响其最小值的参数a和b则位于前一个法术力节点中。退火算式🈂🞳若要取得一🛷♝定的费效比，需要通过参数制定来调整退火策略。
我们设a和b都是在0到20这个数字区间之内的数，在初始温度一万度，终止温度00001度的时候，取🝅🈭🁦09的退火系数，扰动规律为01到09中的一个随机值减去0428再乘以023，经历1000次迭代之后，取得目标值小于002时的情形。最终确定a等于6622579而b等于3504464。
至此，法术力本🄍🞓源魔法的等级评估方法模型构建完毕。
法术力本源魔法等级评估法阵：
针对不同体系，不同本源，不同擅长方向的施法者，若要忽略其对评分的影响，首先就要设定不同的♽场景测试。
对于艾莎世界庞大的真理来说，穷尽所有的可能性这件🎵事本身就是不可能的，⚲因此我们所建设的测试场景都需要按照几点共通的，最显著的特点来设置既要体现出普适性，也要体现出特征性☎。比如我们来了巫师能准确测试，来了法师就不能准确测试，这就是非普适性。擅长红色法术力的法术能测试而混合了几种法术力的法术就误差大，这就是非特征性。
在考虑测试场景的时候，我们就需要考虑，诸如环境恶劣、满负载、压力测试等。针对不同的评🄩⛹🟕价要素，场景测试的形式和次数也不同。在得到所有评价要素在全部场景测试中所得的数据之后，将数据输入法术力本源魔法等级评估法阵，这只需要改变法阵的法术力流动即可，连咒语都不需要。若只是想要对候补施法者进行法术力本💜源判别测试，则👫完全不需要这一步，法阵会主动判断并显示出其天赋。
法阵的主要作用是讲所输入的数据保存在一组法术力流量中，当然，这🆑🎲些数据是自动采集👢法阵中的施法者的。之后法阵会自动运行退火算式的过程，用时间节点原初化🅑随机种子，防止每次运行的结果
都相通。
算式过程先产生初始节点，保存需要寻优的两个常熟和初始节点。之后按照扰动规律对初始节点增加随机扰动并产生一个新节点。按照接受准则判断这个新节点是否被接受。若接受准则🙃不接受则退火失败，重新扰动。当温度冷却后确定最优节点与决策，产生的最优结🅱果的算式中两个常数的值就是需要确定的常数值。
我们不需要担心法阵的准确率问题，因为他使用了多重采样。这种多重采样的实现是将需要多重采样及计算的数值或者变量以一组法术力流量的方式存储在法阵节点之间的法术力通道中。随着每一次迭代过程的更新，这些同道中人的法🇻🝳🏋术力流量不断地经历上下层之间的刷新，替换，保存⛷🞾，再刷新的规律，始终保证最外层结果一定是当前迭代次数下最新，最优的。
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