SA-模拟退火算法

资 源 简 介

SA-模拟退火算法

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的经典智能优化算法，它的核心思想是通过模拟高温物体逐渐冷却的过程来寻找全局最优解。该算法特别适用于解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题、调度问题等。

算法的工作原理主要包含以下几个关键要素：首先设定一个初始温度，随着迭代过程逐渐降低温度参数。在高温度阶段，算法会以较大概率接受比当前解更差的解，这有助于跳出局部最优陷阱；随着温度降低，接受差解的概率逐渐减小，最终收敛到稳定的全局最优解附近。

温度控制策略是模拟退火的核心技术之一，常见的有线性降温、指数降温等方式。每个温度下进行的马尔可夫链长度也是重要参数，它决定了在每个温度阶段的搜索深度。

模拟退火算法的优势在于其简单易实现，且不需要对问题本身有太多先验知识。它通过引入随机因素和渐进的降温过程，在探索（全局搜索）和开发（局部优化）之间取得了很好的平衡。这使得它在许多实际工程优化问题中都有出色表现。

对于初学者而言，理解模拟退火算法的关键在于掌握其温度参数的设计和退火策略的选择。通过调整这些参数，可以观察到算法性能的显著变化，这也是学习智能优化算法的一个很好切入点。