模拟退火算法详解 🔍💡

模拟退火算法是一种用于解决优化问题的强大方法🔍。它模仿了金属在退火过程中逐渐冷却和结晶的过程，旨在寻找全局最优解而非局部最优解💎。

首先，我们需要理解算法的基本原理。模拟退火算法通过随机选择新的解决方案，并根据一定的概率接受这个新解，即使新解比当前解更差。这个概率随着算法的进行而减小，类似于金属缓慢冷却的过程❄️。

接下来是算法的关键参数设置。包括初始温度、降温速率以及停止准则等🌡️。这些参数的选择对算法的性能至关重要，需要根据具体问题进行调整🔍。

最后，我们来看看实际应用中的案例。模拟退火算法广泛应用于旅行商问题、电路布局设计等领域，在这些领域中展示了其强大的搜索能力🌍。

通过以上介绍，我们可以看到模拟退火算法不仅理论基础扎实，而且在实际应用中也表现出色💪。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解和应用这一算法🚀。