模拟退火算法是一种优化算法，常用于解决组合优化问题。它是一种启发式算法，灵感来源于固体材料的退火过程。
算法原理
模拟退火算法的基本思想是将问题的解空间想象成一个高温的液体，初始时，液体的温度很高，分子运动剧烈，此时如果对液体施加一个外力，液体中的分子会以不同的方式移动，从而产生各种可能的解。随着温度的逐渐降低，分子的运动逐渐减缓，液体逐渐凝固，此时如果施加外力，液体的分子会以更稳定的方式排列，最终形成一种较为稳定的结构。
算法步骤
- 初始化：设置初始解、初始温度和终止温度。
- 随机扰动：在当前解的基础上进行随机扰动，得到新的解。
- 计算能量差：计算新解与当前解的能量差。
- 判断是否接受新解：如果能量差小于0，则接受新解；如果能量差大于0，则以一定的概率接受新解。
- 降低温度：降低温度，重复步骤2-4，直到达到终止温度。
- 输出最优解。
应用场景
模拟退火算法广泛应用于以下场景：
- 图着色问题
- 车辆路径规划
- 航班安排
- 机器学习中的参数优化
