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启发式的概率搜索算法，灵感来源于冶金学中的退火过程。它通过模拟固体物质退火过程中的温度变化来寻找问题的全局最优解，特别适用于解决复杂的组合优化问题。

算法核心思想借鉴了物理退火过程。在高温状态下，算法允许接受较差解的概率较高，随着温度的逐渐降低，接受较差解的概率也随之下降。这种机制使得算法能够在早期跳出局部最优解，而在后期趋于稳定收敛。

算法实现通常包含几个关键参数：初始温度、温度衰减系数、终止温度以及每个温度下的迭代次数。通过合理设置这些参数，可以平衡算法的全局搜索能力和局部收敛速度。

与梯度下降等确定性算法相比，模拟退火的最大优势在于能够以一定概率接受劣质解，这使其具备跳出局部最优陷阱的能力。但同时需要更长的计算时间，且参数设置对结果影响较大。

模拟退火算法广泛应用于路径规划、集成电路设计、神经网络训练等诸多领域，尤其在解空间复杂、存在多个局部最优解的问题上表现出色。