模拟退火算法

1.算法简介
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种模拟物理退火的过程而设计的随机优化算法，结合爬山法和随机行走算法，同时避免算法进入局部最优，早期用于组合优化，后来发展成一种通用的优化算法。它的基本思想最早在1953年就被Metropolis提出，但直到1983年Kirkpatrick等人才设计出真正意义上的模拟退火算法并进行应用。
该算法采用类似于物理退火的过程，先在一个高温状态下（相当于算法随机搜索），然后逐渐退火，在每个温度下（相当于算法的每一次状态转移），徐徐冷却（相当于算法局部搜索），最终达到物理基态（相当于算法找到最优解）。
高温过程——增强粒子的热运动，使其偏离平衡位置，目的是消除系统原先可能存在的非均匀态； 等温过程——退火过程中要让温度慢慢降低，在每一个温度下要达到热平衡状态，对于与环境换热而温度不变的封闭系统满足自由能较少定律，系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行，当自由能达到最小时，系统达到平衡态； 冷却过程——使粒子热运动减弱并渐趋有序，系统能量逐渐下降，从而得到低能的晶体结构

模拟退火算法最先出现在Python成神之路。