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简介模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种基于蒙特卡洛迭代的启发式搜索算法，它借鉴了固体物质的退火过程与组合优化问题的相似性...

简介模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种基于蒙特卡洛迭代的启发式搜索算法，它借鉴了固体物质的退火过程与组合优化问题的相似性。算法从一个初始解出发，通过模拟物理退火过程，在解空间中随机搜索，并随着“温度”的逐渐降低，接受越来越差的解，从而有机会跳出局部最优解，最终趋于全局最优解。特点概率性模拟退火算法是一种概率型算法，它允许在搜索过程中接受“劣解”，从而增加了跳出局部最优解的可能性自适应性模拟退火算法能够根据搜索进程自适应地调整搜索策略，即随着温度的降低，接受劣解的概率逐渐减小全局性由于模拟退火算法能够在搜索过程中接受劣解，因此具有全局搜索能力，能够避免陷入局部最优解应用模拟退火算法被广泛应用于各种组合优化问题，如旅行商问题（TSP）、背包问题、调度问题、图着色问题等。此外，在机器学习、神经网络、信号处理等领域也有其应用。实现步骤初始化设定初始解、初始温度、降温系数、终止温度等参数生成新解在当前解的邻域内随机生成一个新解计算能量差计算新解与当前解的能量差（或目标函数值的差）接受新解根据Metropolis准则，以一定概率接受新解作为当前解降温按照降温系数降低当前温度终止条件若当前温度低于终止温度，则算法终止，输出当前解作为最优解；否则，返回步骤2继续搜索优缺点优点：全局搜索能力强，能够避免陷入局部最优解；对初始解不敏感，具有一定的鲁棒性。缺点：算法性能与参数设置密切相关，参数调整困难；计算量大，收敛速度慢，可能陷入长时间搜索而得不到满意解。