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物理退火过程启发的优化算法。它的核心思想是通过模拟固体物质退火过程来寻找问题的全局最优解，而不是陷入局部最优。

算法的工作原理是：首先随机生成一个初始解，然后以一定概率接受比当前解更差的解，这个概率会随着"温度"参数的降低而逐渐减小。温度参数控制着算法跳出局部最优的能力，高温阶段允许更多的随机探索，低温阶段则收敛到更稳定的状态。

模拟退火特别适合解决离散组合优化问题，如旅行商问题、调度问题等。相比穷举法，它能更高效地在大型搜索空间中找到近似最优解。算法的关键参数包括初始温度、冷却速率和停止准则，这些参数的设置直接影响算法性能。

该算法的优势在于其简单性和对非凸问题的良好适应性，但也存在收敛速度慢和参数敏感等问题。在实际应用中，常与其他优化技术结合使用以提高效率。