目录
一，模拟退火算法
二，基本步骤
三，一些细节
四，应用实例
一，模拟退火算法
模拟退火算法（Simulate Anneal Arithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的近似最优解。
模拟退火来自冶金学的专有名词退火。退火是将材料加热后再经特定速率冷却，目的是增大晶粒的体积，并且减少晶格中的缺陷。材料中的原子原来会停留在使内能有局部最小值的位置，加热使能量变大，原子会离开原来位置，而随机在其他位置中移动。退火冷却时速度较慢，使得原子有较多可能可以找到内能比原先更低的位置。
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二，基本步骤
首先把问题抽象成，在一个确定的解空间内，每个点都对应一个权值，寻找使得权值最小的点。
1，产生一个初始解
2，根据当前解产生一个新的解
3，如果新解的权值更小，则接受新解，替换掉上一个解，如果权值变大，则以某个小概率接受新解
4，迭代若干次或者新解满足特定条件时，迭代结束，否则跳转到第2步
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三，一些细节
1，初始解如何产生，对最终解影响不大，如何产生新解的方法影响比较大
2，权值变大时的接受准则也很重要，常用的有Metropolis准则：以exp(-ΔT/T)的概率接受，T是权值
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四，应用实例
https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/107519401
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