模拟退火算法是一种通用优化方法，源于物理退火过程，通过Metropolis准则避免局部最优。算法包括加温、等温和冷却过程。在MATLAB中，该算法可用于解决如旅行商问题等优化挑战，通过不断生成新解并按概率接受非最优解来寻找全局最优。
目录
1. 模拟退火算法基本概念
2. 模拟退火算法基本流程
3. 遗传模拟退火算法matlab代码
1. 模拟退火算法基本概念
自然凝结的、不受外界干扰而形成的晶体拥有整齐规则的几何外形。那么从液态到固态，晶体分子是如何从杂乱无章的状态转变为排列极为整齐的状态呢？分子之间是如何“寻优”，找到“最优解”的呢？
模拟退火（simulated annealing,SA）的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法是一种通用的优化算法，其物理退火过程由加温过程、等温过程、冷却过程这三部分组成。
模拟退火最明显的特点就是使用了Metropolics准则，使得算法在迭代时能有效跳出局部最优，寻求全局最优。
2. 模拟退火算法基本流程
一、加温过程
给我们的算法设置一个初温T0。
二、等温过程
1初始解
设置初始解S1
2产生新解
以旧解S1创建新解
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