退火算法是一种基于概率的寻优算法,其由Metropolis于1953年首次提出。它最初是为了解决铁磁体中自旋定向问题而研究的。后来,Kirkpatrick等人于1983年将其成功应用于组合优化问题中,此后,退火算法在全局时间最优化问题中得到了广泛应用。
退火算法主要是通过模拟固体物质在高温下冷却过程中的微观行为,从而在大范围内寻找最优解。根据温度的变化规律,我们可以将退火算法划分为两个阶段。第一是高温阶段,此时温度较高,系统能够进行较大范围的搜索。第二是低温阶段,此时温度逐渐递减,系统进入逐渐稳定的状态,此时可以获得较高质量的解。
退火算法可以解决很多的优化问题,例如:装箱问题,旅行商问题,图着色问题等等。在实际应用中,由于退火算法有着良好的全局寻优特性和较强的适应性,因此在计算机科学、化学、物理等领域都有其广泛应用。