模拟退火算法是一种通用的概率算法，用于寻找全局最优解。它通过模拟退火过程中的温度变化来逐步收敛到最优解。在该算法中，初始解通过随机生成，然后在每一步迭代中，算法以一定概率接受一个较差的解以逃避局部最优解，并逐步减少这种概率直至系统“冷却”，从而达到全局最优解。具体步骤如下：

  1. 初始化温度。

  2. 随机选择一个初始解。

  3. 重复以下步骤直到满足终止条件：

    • 在当前解的邻域中随机选择一个新解。

    • 计算新解的目标函数值。

    • 如果新解比当前解好，则接受新解。

    • 如果新解比当前解差，则以一定概率接受新解，该概率与温度和解的差值有关。

    • 减少温度。

  4. 返回最终解。

为进一步理解和应用模拟退火算法，以下是几篇相关资料和题库：

华为数通中级认证题库，提供了丰富的练习和认证考试资料，适合希望深入理解数通知识的学习者。更多信息可以访问这里。

华为HCIA最新数通题库，包含最新的题库和实验资料，帮助考生更好地准备HCIA认证考试。详情请见此处。

模拟退火算法函数最优解和路径规划代码二合一，结合了理论和实践，为用户提供了全面的模拟退火算法代码示例。点击链接了解更多。

遗传算法求解最优解，介绍了遗传算法的基本原理及其在求解最优解中的应用，与模拟退火算法相辅相成。详细内容请看这里。