详细阐述模拟退火方法的工作原理，及该优化算法寻优过程中的各步骤在优化中所起的主要作用及算法的优缺点

模拟退火算法 (Simulated Annealing) 是一种全局优化算法，其基本思想是模拟物理中固体物质退火冷却的过程，通过对温度参数的控制，使搜索过程既能够在局部搜索空间中进行局部搜索，又能够跳出局部最优解，朝着全局最优解的方向搜索。模拟退火算法的基本流程如下：

1. 初始化初始温度T和初始状态x；
2. 在当前温度T下，随机生成一个新状态x'；
3. 计算状态x'与当前状态x的能量差 ΔE = E(x')-E(x)；
4. 如果 ΔE < 0，则接受新状态x'；
5. 如果 ΔE > 0，则以概率 p = e^(-ΔE/T) 接受新状态x'；
6. 重复步骤2~5直到满足终止条件。

其中，温度参数T在搜索过程中起到控制搜索方向的作用。初始时，温度较高，接受差解的概率较大，可以在搜索空间中进行大范围的搜索；随着搜索的进行，温度逐渐降低，接受差解的概率逐渐减小，搜索过程逐渐朝着全局最优解的方向进行。

模拟退火算法的主要优点在于其全局搜索性能较好，能够避免搜到局部最优解的问题；同时，算法的实现比较简单，不需要对优化函数进行任何特殊的假设或限制。但是，模拟退火算法也有一些缺点，如对初始参数比较敏感，需要进行较多的调参工作；同时，算法的收敛速度比较慢，需要进行较多的迭代次数才能够找到较优解。

在模拟退火算法的寻优过程中，不同步骤的作用如下：

1. 初始化：确定初始状态x和初始温度T；
2. 生成新状态：通过某种方式生成一个新状态x'；
3. 计算能量差：计算新状态x'与当前状态x的能量差ΔE；
4. 接受新状态：根据能量差ΔE和温度T的关系，决定是否接受新状态x'；
5. 重复搜索：重复上述步骤，直到满足终止条件。

综上所述，模拟退火算法是一种全局优化算法，能够避免搜到局部最优解的问题。在寻优过程中，不同步骤的作用有所不同。算法的优缺点需要根据具体问题进行评估和分析。