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学中固体退火过程启发的优化算法，常用于解决复杂的全局优化问题。它通过模拟高温物体冷却过程中分子的热运动行为，在搜索过程中引入随机性，从而避免陷入局部最优解。

### 算法核心思想 初始温度设定：系统从高温开始，此时算法接受较差解的概率较高，有助于跳出局部最优。 迭代搜索：在温度逐渐降低的过程中，算法以概率方式接受比当前解更差的解，避免局部收敛。 冷却策略：温度按一定调度规则（如指数下降）降低，最终趋于稳定，收敛到全局最优解附近。

### 关键参数 温度调度：决定算法如何降温，直接影响收敛速度和解的质量。 接受准则：通常基于Metropolis准则，允许在高温时接受部分劣质解，增强全局探索能力。 终止条件：可以是温度降至阈值或连续迭代无改进时停止。

### MATLAB实现特点 MATLAB提供的代码通常包含清晰的温度控制和状态生成逻辑，便于调整参数进行实验。算法适用于连续或离散优化问题，如TSP（旅行商问题）或函数极值搜索。

模拟退火算法的优势在于其鲁棒性和对复杂问题适应能力，但需注意参数调优以保证效率和解的精度。