​绝对经典的模拟退火算法源文件，含遗传算法

资 源 简 介

​绝对经典的模拟退火算法源文件，含遗传算法

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，常用于解决组合优化问题。该算法通过模拟高温物体逐渐冷却的过程，以一定概率接受劣质解来避免陷入局部最优。

遗传算法则是模拟生物进化过程的随机搜索算法，通过选择、交叉和变异等操作逐步优化种群。结合模拟退火和遗传算法的混合策略，可以发挥两种算法的优势：遗传算法提供全局搜索能力，而模拟退火则有助于精细调优。

在实际应用中，这类算法常用于旅行商问题、调度问题、神经网络训练等复杂优化场景。关键参数包括初始温度、冷却速率（模拟退火）以及种群大小、变异率（遗传算法）等，需要根据具体问题进行调整。