模拟退火算法代码

资 源 简 介

模拟退火算法代码

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的全局优化算法，其核心思想是通过控制温度参数来实现对局部最优解的逃脱。算法运行过程主要分为三个阶段：初始高温阶段、缓慢降温阶段和最终稳定阶段。

在初始阶段，系统会设置一个较高的温度值，此时算法会以较大概率接受比当前解更差的解，这种策略有助于跳出局部最优陷阱。随着迭代次数的增加，温度按照预定的衰减函数逐渐降低，接受差解的概率也随之减小，算法开始向更优解方向收敛。最终当温度降至接近零时，系统稳定在当前找到的最优解附近。

该算法包含几个关键参数：初始温度决定算法早期的搜索范围，温度衰减系数控制收敛速度，而终止温度则决定算法的停止条件。在每次迭代中产生新解时，通常会在当前解的邻域内进行随机扰动，然后通过比较新旧解的优劣及当前温度计算出的概率来决定是否接受新解。

模拟退火算法特别适用于解决组合优化问题，如旅行商问题、调度问题等，它能够在合理的计算时间内找到近似最优解。算法性能很大程度上取决于参数设置和邻域结构设计，这需要根据具体问题进行调整和优化。