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原创 模拟退火算法在优化问题中的参数调整与实践

若新解更差（能量差大于0），则以一定概率接受新解，这个概率随温度降低而减小，模拟固体在高温时更容易接受能量升高的状态，而在低温时更倾向于保持低能量状态。本文详细讲解模拟退火算法原理，深入分析参数对算法性能的影响，通过实验给出参数调整策略，并展示其在实际优化问题中的应用，为有效运用模拟退火算法提供指导。在实际应用中，应根据不同优化问题的特点，灵活调整参数，充分发挥模拟退火算法的优势，为解决复杂优化问题提供高效解决方案。随着温度降低，粒子能量减小，逐渐排列成低能量的有序状态，最终达到最低能量的平衡态。