模拟退火算法学习

资 源 简 介

模拟退火算法学习

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的概率搜索方法，广泛用于解决组合优化问题。

算法核心思想源于物理学中的退火过程——高温金属缓慢冷却时，原子会逐渐找到能量最低的稳定状态。对应到优化问题中：

温度参数控制搜索范围，初期高温允许接受较差解（避免陷入局部最优），后期低温趋于稳定收敛。

概率接受准则通过Metropolis准则决定是否接受新解，即使解更差也有一定概率接受，这种随机性有助于跳出局部最优。

邻域搜索在当前位置生成微小扰动产生候选解，类似物理中的原子随机移动。

典型应用场景包括旅行商问题、调度问题等NP难问题。其优势在于能以较高概率找到全局最优解，但需要仔细调整初始温度、降温速率等参数。实际实现时通常会配合重启机制或混合其他优化算法以提升效率。