Clustering basé sur Simulated Annealing

Bonjour à tous,

Je voudrais utiliser le package GenSA (http://cran.r-project.org/web/packages/GenSA/index.html) afin d'effectuer un clustering basé sur Simulated Annealing, ce que l'on appelle le "recuit simulé" en bon français.

J'ai un petit problème sur la manière de m'en servir. Si j'ai bien compris toute la doc, la fonction fn doit être la fonction qui calcule l'énergie puisque c'est elle que je dois minimiser. Le paramètre acceptance.param doit calculer la probabilité d'accepter la nouvelle configuration (le nouveau vecteur en entrée). J'imagine donc que visiting.param doit calculer la nouvelle configuration (le nouveau vecteur en entrée).

Voici mes questions :

1 - Si je n'ai pas faux dans ce que j'ai dit plus haut, je dois calculer acceptance.param (la probabilité d'accepter la nouvelle configuration) par rapport à l'énergie de la configuration actuelle, l'énergie de la configuration actuelle et la température actuelle. Comment récuperer tous ces éléments ? acceptance.param est un numérique d'après la doc alors que j'aimerais que ce soit une fonction ...

2- La fonction gensa() prend en paramètres une limite haute et une limite basse (upper et lower) pour chaque élément de la configuration en cours, est-ce obligatoire de les spécifier ? Car dans mon cas, j'aimerais que ce soit ma fonction neighbor() (correspondant ici à visiting.param) qui calcule les nouveaux composants de ma configuration.

Voilà, je suis sûr d'avoir déjà dit plein de bêtises, alors si quelqu'un peut soit répondre à mes questions, soit me proposer un bout de code exemple qui pourrait m'aider, ce serait super sympa !
Si vous avez aussi une autre solution pour faire du clustering basé sur SA avec R, je suis preneur ! J'ai voulu utiliser GenSA parce que cet article http://www.r-bloggers.com/a-comparis...ation-methods/ semble vanter sa rapidité.

Merci encore !