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方法，灵感来源于金属退火过程中的原子热运动。该算法通过模拟高温下原子的随机移动及逐渐冷却的物理过程，在优化问题中寻找全局最优解，而非陷入局部极值。

算法核心思路如下： 初始解与温度设定：随机生成初始解，并设定较高的初始温度参数，使系统具备足够能量跳出局部最优。 状态转移与接受准则：在当前解的邻域内随机生成新解。若新解更优，则直接接受；若更差，则以一定概率接受（概率由温度及目标函数差值决定），从而允许暂时性“退化”以探索更优区域。 温度衰减：通过冷却速率逐步降低温度，减少算法后期的随机性，最终稳定在全局最优解附近。

在MATLAB实现中，需自定义目标函数、邻域生成逻辑及退火策略（如指数降温）。算法适用于连续或离散优化问题，如路径规划、参数调优等场景，尤其对非凸、多峰函数表现优异。