模拟退火是一种用于解决优化问题的经典算法，它灵感来源于金属热处理中的退火过程。简单来说，这个算法通过逐步降低“温度”来寻找全局最优解，避免陷入局部最优的困境。🔍
在初始阶段，模拟退火允许较大的随机性，就像高温时原子可以自由移动一样。随着“温度”的下降，算法逐渐减少随机性，最终收敛到一个较优解。这种策略非常适合处理复杂且多峰的问题，比如旅行商问题或路径规划。🌍
值得注意的是，模拟退火的成功与否高度依赖于参数设置，例如初始温度、冷却速率和终止条件。如果温度下降过快，可能会提前停止搜索，导致结果不够理想；反之，则可能耗费过多时间。⏳
总之，模拟退火是一种灵活且强大的工具，尤其适用于那些传统方法难以应对的情况。只要合理调参并理解其原理，就能让这一算法大放异彩！🔥