詳細簡介
模擬退火的原理也和金屬退火的原理近似：將熱力學的理論套用到統計學上，將搜尋空間內每一點想像成空氣內的分子；分子的能量，就是它本身的動能；而搜尋空間內的每一點，也像空氣分子一樣帶有“能量”，以表示該點對命題的合適程度。演算法先以搜尋空間內一個任意點作起始：每一步先選擇一個“鄰居”，然後再計算從現有位置到達“鄰居”的機率。
[編輯]模擬退火算法的模型
模擬退火算法可以分解為解空間、目標函式和初始解三部分。
模擬退火的基本思想:
(1) 初始化：初始溫度T(充分大)，初始解狀態S(是算法疊代的起點)， 每個T值的疊代次數L
(2) 對k=1，……，L做第(3)至第6步：
(3) 產生新解S′
(4) 計算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)為評價函式
(5) 若Δt′<0則接受S′作為新的當前解，否則以機率exp(-Δt′/T)接受S′作為新的當前解.
(6) 如果滿足終止條件則輸出當前解作為最優解，結束程式。終止條件通常取為連續若干個新解都沒有被接受時終止算法。
(7) T逐漸減少，且T->0，然後轉第2步。
模擬退火算法新解的產生和接受可分為如下四個步驟：
第一步是由一個產生函式從當前解產生一個位於解空間的新解；為便於後續的計算和接受，減少算法耗時，通常選擇由當前新解經過簡單地變換即可產生新解的方法，如對構成新解的全部或部分元素進行置換、互換等，注意到產生新解的變換方法決定了當前新解的鄰域結構，因而對冷卻進度表的選取有一定的影響。
第二步是計算與新解所對應的目標函式差。因為目標函式差僅由變換部分產生，所以目標函式差的計算最好按增量計算。事實表明，對大多數套用而言，這是計算目標函式差的最快方法。
第三步是判斷新解是否被接受，判斷的依據是一個接受準則，最常用的接受準則是Metropolis準則: 若Δt′<0則接受S′作為新的當前解S，否則以機率exp(-Δt′/T)接受S′作為新的當前解S。
第四步是當新解被確定接受時，用新解代替當前解，這只需將當前解中對應於產生新解時的變換部分予以實現，同時修正目標函式值即可。此時，當前解實現了一次疊代。可在此基礎上開始下一輪試驗。而當新解被判定為捨棄時，則在原當前解的基礎上繼續下一輪試驗。
模擬退火算法與初始值無關，算法求得的解與初始解狀態S(是算法疊代的起點)無關；模擬退火算法具有漸近收斂性，已在理論上被證明是一種以機率l 收斂於全局最優解的全局最佳化算法；模擬退火算法具有並行性。
[編輯]模擬退火算法的簡單套用
作為模擬退火算法套用，討論貨郎擔問題(Travelling Salesman Problem，簡記為TSP)：設有n個城市，用數碼(1,…,n)代表。城市i和城市j之間的距離為d(i，j) i, j=1,…,n．TSP問題是要找遍訪每個域市恰好一次的一條迴路，且其路徑總長度為最短.。
求解TSP的模擬退火算法模型可描述如下：
解空間:解空間S是遍訪每個城市恰好一次的所有迴路，是{1,……,n}的所有循環排列的集合，S中的成員記為，並記wn + 1 = w1。初始解可選為(1，……，n)
目標函式:此時的目標函式即為訪問所有城市的路徑總長度或稱為代價函式:
我們要求此代價函式的最小值。
新解的產生 隨機產生1和n之間的兩相異數k和m，不妨設1<=k<=n,則將原路徑(w1,w2,…,wk,wk+1,…,wm,wm+1,…,wn)變為(w1,w2,…,wm,wk+1,…,wk,wm+1,…,wn)。
上述變換方法可簡單說成是“逆轉中間或者逆轉兩端”。
也可以採用其他的變換方法，有些變換有獨特的優越性，有時也將它們交替使用，得到一種更好方法。
代價函式差:設將變換為, 則代價函式差為:
[編輯]模擬退火算法求解TSP問題的偽程式
根據上述分析，可寫出用模擬退火算法求解TSP問題的偽程式：
Procedure TSPSA:
begin
init-of-T; { T為初始溫度}
S={1，……，n}; {S為初始值}
termination=false;
while termination=false
begin
for i=1 to L do
begin
generate(S′form S); { 從當前迴路S產生新迴路S′}
Δt:=f(S′))-f(S);{f(S)為路徑總長}
IF(Δt<0) OR (EXP(-Δt/T)>Random-of-[0,1])
S=S′;
IF the-halt-condition-is-TRUE THEN
termination=true;
End;
T_lower;
End;
End
模擬退火算法的套用很廣泛，可以較高的效率求解最大截問題(Max Cut Problem)、0-1背包問題(Zero One Knapsack Problem)、圖著色問題(Graph Colouring Problem)、調度問題(Scheduling Problem)等等。
[編輯]模擬退火算法的參數控制問題
模擬退火算法的套用很廣泛，可以求解NP完全問題，但其參數難以控制，其主要問題有以下三點：
(1) 溫度T的初始值設定問題。
溫度T的初始值設定是影響模擬退火算法全局搜尋性能的重要因素之一、初始溫度高，則搜尋到全局最優解的可能性大，但因此要花費大量的計算時間；反之，則可節約計算時間，但全局搜尋性能可能受到影響。實際套用過程中，初始溫度一般需要依據實驗結果進行若干次調整。
(2) 退火速度問題。
模擬退火算法的全局搜尋性能也與退火速度密切相關。一般來說，同一溫度下的“充分”搜尋(退火)是相當必要的，但這需要計算時間。實際套用中，要針對具體問題的性質和特徵設定合理的退火平衡條件。
(3) 溫度管理問題。
溫度管理問題也是模擬退火算法難以處理的問題之一。實際套用中，由於必須考慮計算複雜度的切實可行性等問題，常採用如下所示的降溫方式：
式中k為正的略小於1.00的常數，t為降溫的次數。
