导读 🚀 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种启发式优化算法，常用于解决复杂的优化问题。它模仿了固体退火的过程，通过逐步降温
🚀 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种启发式优化算法，常用于解决复杂的优化问题。它模仿了固体退火的过程，通过逐步降温来寻找全局最优解。接下来，我们将通过两个实例深入理解模拟退火算法的实现与应用。
🔍 实例一：旅行商问题（TSP）
假设一名旅行商需要访问多个城市并返回起点，目标是找到最短路径。我们使用模拟退火算法来解决这个问题。初始时，我们随机生成一个路径，然后逐渐调整路径，每次调整都可能接受更长的路径，以避免陷入局部最优。随着时间推移，我们逐渐减少接受较差路径的概率，直到找到近似最优解为止。🎯
🔍 实例二：函数优化
另一个常见的应用场景是在连续空间中寻找函数的最大值或最小值。例如，考虑一个二维空间中的复杂函数，我们可以使用模拟退火算法来搜索其全局极值点。算法开始于一个随机位置，通过随机移动和逐步降低温度参数，最终收敛到接近全局最优的位置。🔍
💡 通过这两个实例，我们可以看到模拟退火算法的强大之处在于它能够有效处理高维度、非线性以及多峰的问题。无论是经典的旅行商问题还是复杂的函数优化问题，模拟退火算法都能提供一个不错的解决方案。