模拟退火算法讲义

资 源 简 介

模拟退火算法讲义

详 情 说 明

模拟退火算法源于固体退火过程的物理现象，是一种启发式全局优化算法。它的核心思想是通过引入"温度"参数来控制搜索过程，从而有效避免陷入局部最优解。

算法运行原理分为三个关键阶段：首先设定初始温度和初始解，然后在每个温度下进行邻域搜索，最后按照Metropolis准则以一定概率接受劣质解。随着温度逐渐降低，算法接受劣质解的概率也随之减小，最终趋于稳定状态。

温度调度方案是影响算法性能的关键因素，常见的有线性降温、指数降温和对数降温等策略。接受概率函数通常采用玻尔兹曼分布形式，这使得算法在高温时有更大探索能力，而在低温时更倾向于局部求精。

模拟退火算法在组合优化、路径规划、参数调优等领域有广泛应用。相比传统优化方法，它能有效跳出局部最优陷阱，但其收敛速度较慢且参数设置依赖经验，这是使用时需要注意的问题。