【模拟退火】 学习笔记

前言

模拟退火是一种随机化算法。当一个问题的方案数量极大（甚至是无穷的）而且不是一个单峰函数时，我们常使用模拟退火求解。
本文是笔者通过多方资料以及自己理解写出的，如有错误可在评论提出。

算法简介

什么是退火？ （选自百度百科）
退火是一种金属热处理工艺，指的是将金属缓慢加热到一定温度，保持足够时间，然后以适宜速度冷却。
目的是降低硬度，改善切削加工性；消除残余应力，稳定尺寸，减少变形与裂纹倾向；细化晶粒，调整组织，消除组织缺陷。
准确的说，退火是一种对材料的热处理工艺，包括金属材料、非金属材料。而且新材料的退火目的也与传统金属退火存在异同。

简单地说，模拟退火算法是求一个函数的最小值（最低点）的算法。
一说到求函数的极值，很多人就会想到使用贪心（又叫爬山算法），每一次与前后比较，到不能比较为止，就是最大点。
但是，如果这个函数有多个峰呢？科学家就想出了一个叫模拟退火的算法。
模拟退火很具有随机性，但是次数多了，也就不随机了（能准确的求值）。

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来源： https://www.cnblogs.com/Daidly/p/13972990.html