模拟退火算法怎么定初始值

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种启发式搜索优化方法，它模拟了物质在冷却过程中的相变现象，用于解决全局优化问题。在确定初始值时，它通常涉及以下几个步骤：

1. **问题定义**：首先，你需要明确你要优化的目标函数和约束条件，比如目标是最大化或最小化一个函数。

2. **实例化解空间**：对于连续变量的优化问题，初始值通常是从解空间的一个随机点开始，这个点可以通过均匀分布或正态分布生成。如果是离散或组合优化问题，则可能从所有可行状态中随机选择一个。

3. **温度设定**：初始温度（或称为当前能量水平）很重要，因为它决定了搜索的初期“活跃度”。初始温度通常设置得较高，以便在早期阶段接受更多的随机改变。

4. **退火过程**：随着算法的进行，温度逐渐降低。这使得搜索变得越来越保守，避免陷入局部最优，有助于探索全局最优解。

5. **接受准则**：在每次尝试移动时，会根据Metropolis-Hastings接受准则决定是否接受新状态。如果新状态更优或满足一定的概率（与当前温度有关），即使更差也有可能接受，这就是模拟退火的核心随机性质。

6. **迭代终止**：当温度足够低或者达到预设的最大迭代次数，算法停止，返回当前最接近最优解的状态。

**相关问题**：
1. 模拟退火算法是如何处理局部最优的？
2. 除了随机初始化，还有哪些方法可以设置初始温度？
3. 在模拟退火中，Metropolis-Hastings接受准则具体是什么？