最优化算法模拟退火算法

模拟退火算法是一种启发式最优化搜索方法，它源自于金属热处理中的“退火”过程。该算法主要用于解决复杂问题，如组合优化、机器学习中的模型训练等，通过随机化策略寻找全局最优解。

基本步骤如下：
1. **初始状态**：选择一个随机解作为起始点。
2. **能量函数**：定义目标函数或适应度函数，表示当前解决方案的质量。
3. **接受概率计算**：对于从当前状态到邻近状态的变化，计算接受新状态的概率。这个概率由温度决定，通常遵循Metropolis准则，即如果改变后的能量降低，则总是接受；如果升高，则只有在一定的概率下才接受。
4. **退火过程**：随着时间的推移（迭代次数），逐步降低温度。这使得算法倾向于接受更接近最优解的状态，但同时保持一定探索能力，防止陷入局部最优。
5. **停止条件**：当达到预设的停止条件（如达到最大迭代次数或达到足够低的温度）时，停止搜索并返回当前最佳解。