​模拟退火的实现代码

资 源 简 介

​模拟退火的实现代码

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的概率优化算法，常用于寻找复杂问题的全局最优解。其核心思想是通过控制温度参数来平衡探索与开发，逐步降低接受劣解的概率。

算法实现通常包含以下几个关键组件：首先需要定义目标函数，这是衡量解质量的核心标准。其次要设计邻域搜索策略，用于从当前解生成候选解。温度调度方案则决定了算法如何随时间降低温度，常见的有线性下降、指数下降等方式。

一个典型的实现会初始化高温状态，此时算法有较高概率接受劣质解以避免局部最优。随着温度下降，算法逐渐收敛，最终停留在高质量解附近。接受准则通常采用Metropolis准则，通过概率计算决定是否接受新解。

在实际应用中，模拟退火可针对不同场景进行调整。例如在TSP问题中，邻域操作可采用2-opt交换；在调度问题中则可设计特定的扰动策略。改进方向包括自适应温度调度、并行化搜索、以及与其他优化算法的混合策略等。

参数调优是影响性能的关键，初始温度、降温速率、终止条件等都需要根据问题特性精心设计。良好的实现应能通过温度参数有效平衡全局探索和局部开发，这也是模拟退火区别于纯贪婪算法的重要特征。