文章目录
- 文章脉络
- 第一部分:物理灵感与核心思想
- 1.1 从物理退火到优化算法
- 1.2 核心思想:以概率接受“差解”
- 第二部分:算法流程详解
- 2.1 关键组件与操作
- 1. 初始状态与初始温度
- 2. 邻域函数与新解产生
- 3. 能量差与Metropolis接受准则
- 4. 冷却进度表
- 第三部分:Python实现:从函数优化到TSP问题
- 3.1 实例一:求解一元函数最小值
- 完整代码与注释
- 运行结果与分析
- 3.2 实例二:解决旅行商问题 (TSP)
- TSP的模拟退火设计
- Python代码实现
- 结果分析
- 3.3 关键参数讨论与调优建议
- 第四部分:进阶应用、对比与展望
- 4.1 广泛应用场景
- 4.2 优势与局限性
- 优势
- 局限性
- 4.3 与其他优化算法的简要对比
- 4.4 改进与发展方向
- 总结
文章脉络
全文将围绕以下核心脉络展开: