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模拟退火算法是一种强大的优化算法，它模拟了金属退火的物理过程。在优化问题中，我们要在复杂的解空间中寻找全局最优解，避免陷入局部最优。算法通过在高温时接受较差的解来跳出局部最优，随着温度降低，逐渐收敛到全局最优解。
模拟退火算法的核心步骤包括：首先初始化一个解和高温度，然后在每次迭代中生成新解并计算能量差。关键在于接受准则：如果新解更好就接受，如果更差则按概率接受。这个概率由玻尔兹曼分布决定，随着温度降低，接受较差解的概率逐渐减小，最终算法收敛。
现在让我们观察模拟退火算法的动态搜索过程。算法从局部最优点开始，在高温时能够接受较差的解，从而跳出局部最优。随着温度逐渐降低，算法的搜索变得更加保守，最终收敛到全局最优解附近。这个过程展示了算法平衡探索和利用的能力。
模拟退火算法的性能很大程度上取决于降温策略的选择。初始温度要足够高以便接受较差解，降温速率决定了算法的收敛速度。线性降温简单但可能过快，指数降温是最常用的策略，而对数降温收敛较慢但理论上能保证找到全局最优解。合适的参数设置对算法成功至关重要。
模拟退火算法在众多领域都有重要应用，如旅行商问题、电路设计、图像处理和机器学习等。它的主要优势是能够跳出局部最优解，实现简单且适用范围广泛。但也存在收敛速度较慢和参数设置敏感的缺点。总的来说，模拟退火是一种强大而实用的全局优化算法，在解决复杂优化问题时具有重要价值。