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物理退火过程启发的智能优化算法，广泛应用于组合优化问题。它的核心思想是通过模拟金属退火过程中的温度下降机制，逐步降低系统能量来寻找全局最优解。

该算法的独特之处在于引入“接受劣解”的概率机制，这使其能够跳出局部最优陷阱。当温度较高时，算法有较大概率接受比当前解更差的解；随着温度逐渐降低，接受劣解的概率减小，最终收敛到全局最优解附近。

模拟退火的关键参数包括初始温度、温度下降系数、终止温度和每个温度下的迭代次数。这些参数直接影响算法的搜索效果和收敛速度。温度下降策略通常采用指数下降或线性下降方式。

该算法特别适用于NP难问题的近似求解，如旅行商问题、调度问题等。与其他优化算法相比，模拟退火的优势在于实现相对简单，且不易陷入局部最优解。然而，其性能高度依赖参数设置，需要通过实验确定最优参数组合。