算法——退火算法

算法简介

退火算法（Simulated Annealing）是一种全局优化算法，用于在搜索空间中找到最优或近似最优解。它通过模拟固体退火的过程来搜索解空间，并在搜索过程中允许一定程度的不稳定性和随机性。

算法原理：

1. 初始化一个初始解，并确定初始温度和退火率。
2. 在每个温度下，通过扰动当前解来生成一个新解，或者选择随机移动到相邻解。
3. 根据目标函数的变化和温度计算接受概率，决定是否接受新解。
4. 不断降低温度，使得接受新解的概率逐渐减小，从而逐步收敛到最优解或近似最优解。

退火算法的关键在于合理设置初始温度、退火率和停止条件，以及根据具体问题设计合适的目标函数和邻域结构。

算法原理

退火算法（Simulated Annealing）是一种元启发式优化算法，模拟了固体退火过程中的原子热运动，在解空间中通过接受劣解的策略来搜索最优解。退火算法主要用于解决组合优化问题和全局优化问题，在寻找最优解时具有较好的效果。

退火算法的基本原理如下：

1. <