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固体退火过程启发的优化算法，常用于解决复杂的组合优化问题。它通过模拟物理退火过程中的分子运动规律来寻找全局最优解，特别适用于目标函数具有多个局部最优解的情况。

算法核心在于引入概率接受机制和温度参数。在高温阶段，系统会以较高概率接受劣解以避免陷入局部最优；随着温度逐渐降低，算法趋于稳定并收敛到全局最优解附近。这种"先探索后收敛"的特性使其比传统的贪婪算法具有更强的全局搜索能力。

该算法主要包含三个关键组件：目标函数定义、状态邻域生成策略以及温度下降方案。温度调度表的设计尤为重要，需要平衡收敛速度和求解质量。常见变体包括自适应模拟退火、并行模拟退火等改进版本，广泛应用于路径规划、芯片布局、机器学习参数优化等领域。