模拟退火算法是一种元启发式算法，常用于解决优化问题，例如在物理系统中寻找最低能量状态或在组合优化中找到最优解。它模拟了固体材料在冷却过程中原子排列的随机过程。🔍

🔍首先，我们定义初始温度和冷却系数，初始化当前解和最佳解。🌡️然后，进入主循环，直到满足停止条件（如温度降至特定阈值）。在每次迭代中，生成一个新解，并计算其与当前解的能量差。📊如果新解更优，则接受它；否则，以一定概率接受较差解，这个概率随温度降低而减小。❄️最后，逐步降低温度，直至达到预设的低温，完成整个搜索过程。🛠️

这种算法的优点在于能够跳出局部最优解，探索更广泛的解空间，从而可能找到全局最优解。🌍

模拟退火 算法解析 优化问题