模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种启发式随机搜索算法，其灵感来源于物理学中的固体退火
过程。这个算法用于解决优化问题，特别是当问题的解空间很大或者目标函数不连续、不可微时，模拟退火
算法能表现出较好的性能。
基本原理
模拟退火算法模拟了固体物质的退火过程。在物理退火中，固体首先被加热到很高的温度，然后逐渐冷却。
在加热过程中，固体内部的粒子由于热运动而变得无序，内能增加。随着温度的逐渐降低，粒子逐渐变得有
序，最终在常温时达到基态，内能最小。
模拟退火算法将这种物理过程转化为求解优化问题的过程。算法从一个较高的初始温度开始，随着温度的逐
渐降低，在解空间中随机搜索目标函数的全局最优解。在搜索过程中，算法以一定的概率接受一个比当前解
更差的解，以避免陷入局部最优解。随着温度的降低，接受较差解的概率逐渐减小，最终趋于全局最优解。
实现步骤
1. 初始化：设置初始温度T0（通常较高），初始解S0，以及温度下降的迭代次数L和降温方式（如线性降
温、对数降温等）。
2. 生成新解：在当前解S的邻域内随机生成一个新解S'。
3. 计算能量差：计算新解S'的能量值E'和当前解S的能量值E，并计算能量差ΔE = E' - E。
4. 接受策略：如果ΔE < 0（即新解更优），则接受新解S'作为当前解；否则，以一定的概率exp(-ΔE/T)接
受新解S'（这里T是当前温度）。这个概率随着温度的降低而减小，使得算法在搜索初期更容易接受较
差的解，而在搜索后期更倾向于接受更优的解。
5. 温度更新：根据降温方式更新温度T，例如使用线性降温方式：T = T * α（其中α是一个小于1的常
数）。
6. 迭代终止条件：当满足终止条件（如达到最大迭代次数、温度低于某个阈值、连续多次迭代没有接受新
解等）时，算法停止，输出当前解作为近似最优解。
优缺点
优点：
计算过程简单，通用性强，鲁棒性好。
适用于并行处理。
可用于求解复杂的非线性优化问题。
缺点：
收敛速度慢，执行时间长。
算法性能与初始值有关，且对参数敏感。
不能保证找到全局最优解，但通常能在合理的时间内找到一个较好的近似解。
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