十大经典算法之——模拟退火算法

资 源 简 介

十大经典算法之——模拟退火算法

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受物理学中固体退火过程启发而提出的随机优化算法，被广泛应用于组合优化和函数优化问题中。该算法的核心思想来源于热力学中的退火过程，即在高温下固体粒子会呈现无序状态，随着温度缓慢降低，粒子逐渐趋向有序并最终达到稳定态。

算法的工作原理主要分为三个关键环节：温度控制、邻域搜索和概率接受。温度参数是模拟退火的重要控制变量，它决定了算法在搜索过程中接受劣解的概率。在高温阶段，算法会以较高概率接受劣解，有助于跳出局部最优；随着温度递减，接受劣解的概率逐渐降低，最终收敛到全局最优解附近。

模拟退火最显著的特点是采用Metropolis准则来决定是否接受新解，即使新解比当前解差，也可能以一定概率被接受。这种机制使得算法具有跳出局部最优陷阱的能力，增强了全局搜索性能。与传统的爬山算法相比，模拟退火更适合解决具有多个局部最优解的复杂优化问题。

在实际应用中，模拟退火算法的性能很大程度上取决于退火策略的选择，包括初始温度的设定、温度下降的速率以及终止条件等参数的配置。合理的参数设置可以在求解精度和计算效率之间取得良好平衡。该算法已在路径规划、集成电路设计、生产调度等众多领域取得显著成效。

作为启发式算法家族的重要成员，模拟退火算法因其原理直观、实现简单且效果良好，长期以来被视为解决复杂优化问题的经典方法之一。