模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种启发式算法，常用于在大规模空间中搜索最优解。
它的运作思想来源于热力学中的退火过程，通过模拟物体加热后再逐渐冷却的方法，帮助寻找到合适的模型，以此来优化问题的解。
模拟退火涉及到一个能量平面，算法从任意点开始，通过改变现有解的某个元素来寻找更优解。它允许使用一些糟糕解以维持搜索的多样性，这使得算法更容易避免局部最优解而陷入其中，从而增加了找到全局最优解的机会。
模拟退火算法已广泛用于诸如组合优化、物理学、计算统计力学、金属学等优化问题中。
比如，在旅行行程优化问题中，可以使用模拟退火算法在由多个城市组成的状态空间中搜索最优的巡回路线。又比如，在电路布线问题中，模拟退火算法可以寻找公差等级最低的、初始方案产生的成本最低的电路板连接图。
