模拟退火算法是一种寻优算法，基于固体退火过程中的能量转换原理。它利用Metropolis准则以一定概率接受差解，通过控制温度来在高能量时跳出局部最优，低能量时趋向全局最优。算法关键包括温度下降方式、新解产生方式及参数设置。MATLAB实现中，以在区间[-6,6]找最小值为例，最终找到最优位置为5.0385，最小值为-23.4078。"
80208754,7666135,使用xshell连接VMware中的Linux虚拟机,"['虚拟机', 'Linux系统', '网络配置', 'SSH连接', 'xshell工具']
一、模拟退火算法基本思想
模拟退火算法的基本原理是模拟固体退火过程中总是从能量高的状态向着能量最低的平衡态转换的思想来寻找最优解，其通过一个冷却温度表来控制这个过程，同时在每一个温度下设计解的随机游走并以一定概率接收差的解，而且随着能量的降低，接收差的解的概率也显著降低，从而使得在高能量状态具有逃离局部最优解，在低能量状态具有收敛全局最优解的能力。
固体退火过程与优化问题求解的对应如下
| 能量高，粒子热运动活跃 | 高温 | 目标函数大，解随机游动最大 | ||
| 固体退火 | 系统趋于平衡态，能量达到最小 | ↓ | 解随机游动，趋向目标函数最小 | 问题寻优 |
| 能量最低，粒子热运动最弱，系统稳定 | 低温 | 目标函数最小，解随机游动最小 |
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