模拟退火算法

资 源 简 介

模拟退火算法

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受热力学中金属退火过程启发的随机优化算法，特别适用于求解复杂的全局优化问题。它的核心思想是通过模拟物理退火过程中的温度下降机制，以一定概率接受劣质解来避免陷入局部最优。

该算法的工作流程通常包含三个关键要素：初始温度设置、温度下降策略和邻域搜索。在高温阶段，算法会以较高概率接受比当前解更差的解，这有助于跳出局部最优区域；随着温度逐渐降低，接受劣质解的概率减小，算法最终收敛到全局最优解附近。

概率接受准则通常采用Metropolis准则实现，这是模拟退火区别于其他优化算法的显著特征。计算接受概率时会同时考虑目标函数值差异和当前温度参数，这种机制使得算法前期有更强的全局搜索能力，后期则偏向局部精细搜索。

模拟退火算法在组合优化、路径规划、机器学习参数调优等领域有广泛应用。由于不要求目标函数可导或连续，且能有效处理复杂约束条件，它特别适合解决传统优化方法难以处理的非凸、多峰优化问题。