​模拟退火

资 源 简 介

​模拟退火

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受物理学启发的优化方法，其核心思想来自于金属退火过程中的原子热运动规律。该算法通过模拟物质在高温状态逐渐冷却的过程，以概率性的方式跳出局部最优解，从而有望找到全局最优解。

在算法实现上，模拟退火具有几个关键特性：首先它允许在一定概率下接受比当前解更差的解，这种"容忍退步"的机制使其能够跳出局部最优陷阱；其次随着"温度参数"的逐步降低，算法会越来越倾向于接受更好的解，最终收敛到稳定状态。

现代优化领域常常将模拟退火与其他智能算法结合，如文中提到的与粒子群优化(PSO)的融合。这种混合算法结合了PSO的群体智能优势与模拟退火的全局搜索能力，通过引入杂交运算和变异操作，进一步提升了算法在复杂优化问题中的表现。这种算法融合的思路已成为解决高维、非线性优化问题的有效途径。