以求二元函数的全局最小值点为例，简述模拟退火算法

模拟退火算法是一种启发式算法，用于在大搜索空间中寻找全局最优解。它的基本思想是：在搜索过程中允许一定程度的“错误”，从而避免陷入局部最优解。

对于求解二元函数的全局最小值点，模拟退火算法的流程如下：

1. 随机生成一个初始解。
2. 在一定的温度范围内，进行随机扰动（如交换两个变量的值），得到一个新的解。
3. 计算新解与当前解的差异，如果新解更优，则接受新解；否则以一定的概率接受新解。接受新解的概率与差异大小成反比。
4. 逐渐降低温度，降低接受劣解的概率，使搜索过程逐渐趋向稳定。
5. 当温度降低到一定程度或达到一定迭代次数时，停止搜索并返回最优解。

模拟退火算法的一个重要参数是初始温度，它决定了算法的搜索范围和搜索速度。另外，退火速度、接受劣解的概率等参数也需要合理设置，以获得更好的搜索结果。