模拟退火算法过程

模拟退火算法是一种启发式搜索算法，它模拟了固体物质在冷却过程中的能量最小化行为。算法从一个初始解开始，然后在解空间中随机移动，每次移动都接受或拒绝一个新解，取决于新解是否比当前解更优。如果新解更优，则接受新解；否则，以一定的概率接受新解。这个过程会重复多次，直到达到预定的终止条件。模拟退火算法的主要优点是能够找到全局最优解，而不是局部最优解。此外，它还具有较强的鲁棒性和并行性，因此在解决复杂优化问题时具有很大的潜力。