模拟退火算法的资料

资 源 简 介

模拟退火算法的资料

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受热力学启发的概率性全局优化算法，其核心思想来源于固体退火过程中的温度下降原理。该算法通过模拟物理退火过程来寻找复杂优化问题的近似最优解。

算法原理主要包含三个关键要素： 温度参数 - 控制搜索过程中接受劣解的概率 邻域搜索 - 在当前解附近产生新解的机制 降温策略 - 温度随时间下降的调度方案

模拟退火最显著的特点是允许以一定概率接受比当前解差的解，这种"暂时接受劣解"的特性使它能够跳出局部最优陷阱，逐渐趋近全局最优解。随着"温度"的降低，算法接受劣解的概率逐渐减小，最终收敛到稳定状态。

该算法特别适用于离散组合优化问题，如旅行商问题(TSP)、作业调度、电路设计等NP难问题的求解。相比传统确定性算法，模拟退火不依赖初始解的选择，具有更强的全局搜索能力。

在实际应用中，算法的性能很大程度上取决于温度下降策略和邻域结构的设计。常见的改进方向包括自适应退火方案、并行计算实现以及与其他优化算法的混合策略。