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金属退火过程启发的全局优化算法，特别适用于解决旅行商问题（TSP）这类组合优化难题。其核心思想是通过模拟物理退火过程中的温度下降机制，以一定概率接受次优解来避免陷入局部最优。

在TSP问题中，算法从随机生成的初始路径出发，通过交换相邻城市或随机调整路径片段生成新解。计算路径总长度的变化后，按照Metropolis准则决定是否接受新解——若新解更优则直接采纳；若更差则以概率接受，该概率随“温度”参数递减。温度参数会按照预定冷却速率逐步降低，最终收敛到稳定解。

与传统穷举法相比，模拟退火通过可控的随机性显著提高了搜索效率。其实现需注意三个关键参数：初始温度、冷却系数和终止温度，这些参数直接影响算法性能和结果质量。对于大规模TSP问题，还可结合局部搜索等策略进一步提升优化效果。