模拟退火算法在指数曲线拟合中的应用

资 源 简 介

模拟退火算法在指数曲线拟合中的应用

详 情 说 明

模拟退火算法在指数曲线拟合中展现出了独特的优势，尤其适用于解决传统最小二乘法容易陷入局部最优的问题。

指数曲线拟合的难点在于其非线性特性，常规梯度下降法对初始参数敏感，而模拟退火算法通过引入“温度”概念和概率性接受劣解的策略，能有效跳出局部最优陷阱。

算法核心思想分为三阶段： 高温阶段：接受较差解的概率较高，扩大搜索范围； 退火阶段：逐步降低温度，收敛到有希望的搜索区域； 冷却阶段：精细调整参数，逼近全局最优解。

实际应用中需注意： 退火速率设计影响收敛速度 能量函数（即误差函数）的选择决定拟合精度 初始温度设置需要平衡搜索效率与稳定性

该算法特别适合处理带噪声的指数型数据，如生物生长曲线、放射性衰变等场景，其全局搜索能力显著优于传统拟合方法。