Simple example of simulated annealing optimization

资 源 简 介

Simple example of simulated annealing optimization

详 情 说 明

模拟退火是一种受金属退火过程启发的优化算法，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（全局搜索）和开发（局部优化），随着温度逐渐降低，算法从随机搜索逐步收敛到精细调优。

算法流程通常分为三个阶段：首先在高温状态下接受较多劣质解以避免局部最优；其次通过降温函数逐渐降低随机性；最后在低温阶段进行局部精细化搜索。关键参数包括初始温度、冷却速率和终止条件，这些需要根据问题特性调整。

与传统梯度下降法相比，模拟退火的优势在于能跳出局部最优陷阱，特别适用于离散、非线性或存在多个极值点的问题场景，如旅行商问题、神经网络训练或参数调优等实际应用。