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0000🝭1度的时候，取09的退火系数，扰动规律为0🍶🌥1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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“他们来了！”巴普德说道。
艾尔帕拉点点头，大声喊道：“伐木要塞的将士们！敌人就在眼前！若我们在此倒下，我们的田地、店铺、妻子、孩子就会被坦格尼斯杂种肆意劫掠与欺辱。因此，☈☿组成山丘吧！为你们的家人，为你们的土地！拔剑！🞼🙡奔狼狩猎！wlf！wehnt！”