模拟退火退火速率是什么

模拟退火算法是一种启发式优化方法，其核心思想是从初始解开始，通过一定的概率接受能量较高的新解（即“热化”），然后逐渐降低接受高能解的概率（模拟温度下降过程），直到达到最低温度或满足停止条件。在这个过程中，“退火速率”实际上指的是温度随时间变化的速度。它通常是通过设定一个初始温度、一个冷却因子和一个最大迭代次数来控制的。

退火速率一般有以下几个关键参数：
1. 初始温度（Initial Temperature）：算法开始时系统的高温状态。
2. 冷却因子（Cooling Factor）：每次迭代后，温度会按照这个因子乘以上一次的温度来调整。
3. 最小温度（Final Temperature）：当温度低于这个值时，搜索变得非常保守，防止过度优化导致陷入局部最优。
4. 遗传概率（Acceptance Probability）：通常是一个函数，基于当前解的能量差和当前温度计算出接受新解的可能性。

合适的退火速率对于找到全局最优解至关重要，如果太快可能导致错过好解，太慢则收敛速度过慢。