添加了遗传算法的退火算法

资 源 简 介

添加了遗传算法的退火算法

详 情 说 明

退火算法是一种受到固体退火过程启发的优化算法，它能有效避免陷入局部最优解。该算法通过模拟高温物体逐渐冷却的过程，在搜索空间中随机游走，并允许以一定概率接受比当前解更差的解，从而有机会跳出局部最优陷阱。

当引入遗传算法后，这种组合优化方法获得了更强的全局搜索能力。遗传算法的选择、交叉和变异等操作与退火算法的温度控制机制相结合，形成了更鲁棒的优化框架。这种混合算法既保留了遗传算法在全局搜索方面的优势，又通过退火机制改善了收敛性能。

在实现时，关键在于平衡两种算法的协同作用：退火算法负责局部精细搜索，而遗传算法维持种群多样性。温度参数控制着接受劣解的概率，而遗传操作则保证了搜索方向的多样性。这种组合特别适合复杂、多峰优化问题，能够有效提高找到全局最优解的概率。