模拟退火算法资料

资 源 简 介

模拟退火算法资料

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受热力学启发的全局优化算法，常用于解决复杂的组合优化问题。它模拟了金属退火过程中的原子热运动行为，通过控制温度参数来平衡探索与开发的能力。

算法核心思想来源于固体退火原理：先将固体加热至高温，使其粒子自由运动，随后缓慢降温，粒子逐渐趋于有序排列形成稳定晶体结构。在算法实现中，这个物理过程被抽象为以下关键要素：

目标函数：相当于系统的能量状态，需要最小化的优化目标 温度参数：控制接受劣解的概率，初始高温时允许较大范围的搜索 邻域搜索：在当前解附近产生新解的机制 冷却进度表：温度随时间下降的规则，影响算法收敛性

算法的独特优势在于其Metropolis接受准则，允许以一定概率接受较差的解，这使得算法能够跳出局部最优陷阱。随着温度降低，接受劣解的概率逐渐减小，算法最终收敛到全局最优解附近。

典型应用场景包括旅行商问题、调度问题、VLSI布局布线等NP难问题。与梯度下降等确定性算法相比，模拟退火对初始解不敏感，但需要精心设计温度下降策略和邻域结构才能获得理想效果。