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启发式优化算法，灵感来源于金属热处理中的退火过程。该算法通过模拟固体物质的退火过程来寻找全局最优解，特别适合解决复杂的组合优化问题。

算法的核心思想是允许在搜索过程中暂时接受较差的解，从而避免陷入局部最优陷阱。这一特性通过温度参数来控制：初期高温时接受差解的概率较高，随着温度逐渐降低，算法越来越倾向于选择更好的解。

实现过程通常包含几个关键要素：首先需要定义目标函数来衡量解的质量；其次要设计状态产生函数来生成新解；最后要制定温度下降策略控制搜索过程。常见的降温方式包括线性降温、指数降温等。

模拟退火算法广泛应用于工程优化、路径规划、机器学习参数调优等领域。相比传统梯度下降法，它能更好地处理多峰函数优化问题。但需要注意参数设置对算法性能的影响，如初始温度、终止温度、降温速率等都需要合理选择。