模拟退火算法机理研究

资 源 简 介

模拟退火算法机理研究

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受物理学中固体退火过程启发的优化算法，它通过模拟物质加热后缓慢冷却的物理过程来寻找问题的全局最优解。

算法核心机理可分为三个关键部分：

退火温度控制 初始阶段设置较高温度，使算法有足够能量跳出局部最优解。随着迭代进行，温度按照预定衰减率逐渐降低，搜索范围随之缩小，最终稳定在全局最优解附近。

状态转移策略 采用Metropolis准则决定是否接受新解：若新解更优则直接接受；若新解较差，则以一定概率接受，这个概率与当前温度和能量差相关。这种机制使得算法能够暂时接受劣质解以避免陷入局部最优。

能量函数设计 将优化目标转化为物理系统的能量表示，能量越低代表解越优。算法本质上是通过不断降低系统能量来逼近最优解。

该算法在组合优化、路径规划、参数调优等领域展现出独特优势，特别是在解空间存在多个局部最优时，其概率性接受劣解的特性往往能跳出局部陷阱。实际应用中需注意退火进度表的设计和能量函数的合理构造，这两个因素直接影响算法的收敛性和求解质量。