模拟退火

模拟退火是一种启发式搜索算法，其灵感来源于固体退火过程中的能量最小化原理。算法通过构建一个能量函数来描述问题的复杂性，然后以一定的概率接受比当前解更差的解决方案，从而在解空间中进行随机搜索。这种概率性的“犯错误”机制有助于算法跳出局部最优解，寻找到全局最优解。模拟退火算法具有较强的鲁棒性和并行性，已广泛应用于组合优化、机器学习、神经网络训练等领域。