模拟退火

模拟退火是一种启发式搜索算法，它模仿了固体物质在冷却过程中的退火过程。该算法通过将当前解与邻近解进行比较，并根据一定的概率接受较差的解来逐步改进解的质量。这种概率通常与当前解与目标解之间的差异成正比，而与温度成反比。随着温度的降低，算法越来越倾向于接受较差的解，从而增加探索新区域的可能性。最终，当温度降至足够低时，算法收敛到一个局部最优解。模拟退火算法具有全局优化能力，适用于解决复杂的组合优化问题。