本文详细介绍了模拟退火算法，从算法简介、数学模型到寻优方法，阐述了其如何找到全局最优解。该算法结合了随机性和逐步降低的接受较差解的概率，以避免局部最优。实战部分展示了算法在优化过程中的性能，包括目标函数的迭代变化和解决方案的接受概率。
模拟退火算法(原理)
1 算法简介
模拟退火算法(Simulated Annealing )是一种 随机全局搜索 优化算法。
这意味着它将 随机性 作为搜索过程的一部分。这使得该算法适用于 非线性目标函数。
与随机爬坡局部搜索算法一样，它 修改单个解，搜索搜索空间中相对局部的区域，直到找到局部最优解。与爬坡算法不同，它可以 接受较差的解 作为当前的解。
接受较差解的 可能性 在搜索开始时就很高，并且随着搜索的进展而降低，这使得算法有机会首先定位全局最优解的区域，避开局部最优解，然后爬到最优解本身。
该算法的灵感来自于冶金领域的 退火技术，即将金属快速加热到高温，然后缓慢冷却，从而增加其强度，使其更容易使用。
退火过程首先在高温下激发材料中的原子，让原子四处移动，然后 慢慢降低 它们的兴奋度，让原子进入一种新的、更稳定的结构。
当热的时候，材料中的原子更自由地四处移动，并且通过随机运动，倾向于进入更好的位置。缓慢的冷却
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