模拟退火算法（SA, Simulated Analnggggg）是一种启发式的蒙特卡罗（Monte Carlo）方法。这种算法是在给定的模型空间内搜索墓边函数达到全局极小值的最优模型，它已用于各种最优化问题计算。常规的模拟退火法即Kirkpatrick等（1983）提出的Metropolis算法（Metropolis SA），包括以下步骤：
1．给定模型每一参数变化范围，在这个范围内随机选择一个初始模型m0
模拟退火算法的个人理解
最新推荐文章于 2025-09-22 12:44:56 发布
模拟退火算法是一种启发式蒙特卡罗方法，用于寻找模型空间内的全局极小值。算法包括随机选择初始模型，计算目标函数，扰动产生新模型并根据温度决定是否接受。在高温开始，允许模型增加能量以避开局部极小值，然后逐步降低温度以收敛到全局最优。该算法在优化问题中应用广泛，其核心在于随机扰动函数和能量计算函数的选择。
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