模拟退火算法：让计算机也学会“退一步海阔天空”
模拟退火算法的灵感来源于冶金学中的退火工艺。退火工艺是指将金属加热到一定温度，然后缓慢冷却，以消除金属内部的应力和 дефекты（缺陷）。在退火过程中，金属的温度会逐渐降低，而金属的内部结构也会逐渐发生变化。模拟退火算法正是借鉴了这一原理，来寻找问题的最优解。
模拟退火算法的具体步骤如下：
1. 首先，我们需要给算法一个初始解。这个初始解可以是随机生成的，也可以是根据我们的经验来猜测的。
2. 然后，我们将这个初始解作为算法的当前解。
3. 接下来的每一步，我们都会从当前解出发，随机生成一个新的解。
4. 如果这个新的解比当前解更好，那么我们就将这个新的解作为算法的当前解。
5. 如果这个新的解比当前解更差，那么我们也会接受它，但是要降低算法的温度。
6. 算法的温度会随着迭代次数的增加而逐渐降低。
7. 当算法的温度降低到一定程度时，算法就会停止运行。此时，算法的当前解就是我们所寻找的最优解。
模拟退火算法的优点在于它能够跳出局部最优解，找到问题的全局最优解。然而，模拟退火算法的缺点在于它是一种比较耗时的算法。因此，它通常只适用于那些问题规模不大，并且能够承受较长运行时间的问题。
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