为什么模拟退火算法能够在搜索过程中避免局部最优并有更大可能找到全局最优解？请结合算法的退火过程和接受准则详细解释。

模拟退火算法之所以能够在搜索过程中避免局部最优解，主要是因为它模拟了物质退火过程中的温度控制机制和能量释放过程。在算法的执行过程中，通过控制温度参数来决定是否接受一个质量不如当前解的新解，这一过程体现了算法的随机性和概率性接受准则。

参考资源链接：[探索大白话：模拟退火算法原理详解](https://wenku.csdn.net/doc/6gh31fnzut?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，模拟退火算法的接受准则是基于玻尔兹曼分布的，即在温度T下，接受状态i的概率为：

P(i → j) = exp(-ΔE / (kT))

其中，ΔE是新解j与当前解i之间的能量差（通常指适应度值的差），k是玻尔兹曼常数，T是当前温度。当新解的适应度值较高时，ΔE为负，P接近1，新解几乎总是被接受；当新解的适应度值较低时，ΔE为正，P较小，但不是零。这意味着算法有概率接受一个比当前解差的新解，这个概率随着温度的升高而增加，随着温度的降低而减小。

这种机制允许算法在搜索初期以较高的概率探索解空间，接受质量较差的新解，从而有助于跳出局部最优区域。随着算法的进行，温度逐渐降低，算法逐渐趋向于接受质量更高的解，从而逐渐收敛到一个高质量的解，也就是全局最优解或者接近全局最优解的解。

模拟退火算法的这一特性使其成为解决优化问题的一个非常有效的工具，尤其是在问题存在多个局部最优解时。通过合理的温度控制和接受准则的设置，模拟退火算法能够在保证全局搜索能力的同时，不断细化解空间，提高找到全局最优解的概率。

为了更好地理解和实践模拟退火算法，建议阅读《探索大白话：模拟退火算法原理详解》一书。该书以浅显易懂的方式详细解析了模拟退火算法的原理和实现，通过实例演示如何应用算法解决问题，对于希望掌握该算法的应用开发者和研究者来说，是一份宝贵的资源。

参考资源链接：[探索大白话：模拟退火算法原理详解](https://wenku.csdn.net/doc/6gh31fnzut?spm=1055.2569.3001.10343)