模拟退火算法是如何通过接受较差解来避免陷入局部最优的？请结合模拟退火算法的接受准则，详细解释其背后的概率原理。

模拟退火算法通过模拟物理退火过程，引入了一个重要的接受准则——Metropolis准则，以概率性地接受较差解，从而避免算法陷入局部最优解。核心在于温度参数的引入和随温度变化接受解的策略。

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)

在算法的早期阶段，温度较高时，接受较差解的概率也相对较高。这意味着算法有较大的自由度去探索解空间，而不是仅仅局限于当前的局部最优。随着算法的进行，温度逐渐降低，接受较差解的概率也随之下降。这个过程相当于在热力学中，物质在高温下分子运动剧烈，而随着温度降低，分子运动减缓，系统趋于稳定。在模拟退火算法中，随着温度降低，算法逐渐从探索转向利用，逐渐锁定在当前发现的最优解附近。

具体来说，接受一个新解的准则遵循Metropolis准则，即：

P(接受新解) = exp( -(ΔE / T) )，其中ΔE是新旧解的适应度差异，T是当前的温度。如果ΔE < 0（新解更好），P将大于1，新解总是被接受。如果ΔE > 0（新解较差），P介于0和1之间，表明较差的解在高温下有可能被接受，但在低温下则不易被接受。

这一准则的核心在于，算法通过一定的概率接受不如当前解的解，从而有机会跳出局部最优，探索到解空间中的其他区域。如果算法永远只接受更好的解，那么它很可能就会停在一个局部最优解上，而无法到达全局最优解。通过这种概率性接受，模拟退火算法在全局最优解附近有更广泛的搜索范围。

因此，模拟退火算法设计的关键在于温度调度策略（如何安排温度随迭代下降）、初始温度的设置以及温度下降的方式。这些参数直接影响算法的性能和能否成功找到全局最优解。

对于希望深入学习模拟退火算法的人来说，《探索大白话：模拟退火算法原理详解》是一本非常实用的资源。它不仅详细解释了模拟退火算法背后的原理，还包括了算法在实际应用中的例子，帮助读者从理论到实践全面掌握这一优化技术。

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)