模拟退火算法：解决优化问题的随机
搜索技术
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种概率性的优化算法，它借鉴了物理
学中固体退火的原理。在固体退火过程中，材料被加热到高温，然后缓慢冷却，使得原
子有时间移动到能量更低的稳定状态。模拟退火算法将这一原理应用于解决复杂的优化
问题，特别是在搜索解空间巨大或者问题非常复杂时，它能够找到全局最优解或者接近
最优的解。
1. 模拟退火算法的基本原理
模拟退火算法的基本思想是：从一个随机解开始，通过迭代过程中的随机扰动来探索解
空间，并在每一步都有一定概率接受一个比当前解更差的解，从而避免陷入局部最优解，
最终逐步趋向全局最优解。
1.1 概率接受准则
在模拟退火算法中，每次迭代都可能产生一个新的解。如果新解比当前解更好，那么它
将被接受作为新的当前解。如果新解比当前解差，它仍然有可能被接受，但接受的概率
会根据一个温度参数和解的差异来决定。这个概率通常由以下公式给出：
P = exp(-ΔE / T)
其中，ΔE 是新解和当前解的能量差（在优化问题中通常指目标函数值的差），T 是当
前的温度。随着算法的进行，温度会逐渐降低，从而减少接受差解的概率。
2. 模拟退火算法的关键参数
2.1 初始温度
初始温度是算法开始时的温度，它需要足够高，以便在算法的早期阶段可以接受大多数
新解。初始温度的选择对算法的性能有很大影响。
2.2 冷却率
冷却率决定了温度随时间降低的速度。较慢的冷却率意味着算法有更多的时间来探索解
空间，但也可能需要更多的迭代次数才能收敛。
2.3 停止条件
