退火算法是什么？
退火算法是一种全局优化算法，它受到金属物质热膨胀原理的启发，将问题抽象成一个个粒子，通过“升温-冷却”的过程，让粒子跳出小区域，最终到达全局最优解。退火算法以其全局搜索和优化能力被广泛应用于强化学习、图像处理、神经网络等复杂问题的求解中。
退火算法的工作原理
退火算法通过模拟金属物质在高温和低温环境下的热膨胀和冷缩过程，从而寻找问题的全局最优解。在算法中，每个可行解都可以看作是粒子，我们需要寻找的是一个全局最优解。
基本概念
温度：代表当前的搜索效率，温度越高，搜索效率就越高，粒子易于跳出当前的小区域；
能量：问题求解的成本，也就是目标函数，算法需要不断降低能量；
最优解：当前所有可行解中最小（或最大）的能量值；
算法流程
1.初始化温度、初始解、最优解；
2.循环多次，每次循环中进行“升温-冷却”过程；
3.在当前温度下，随机进行大量的解的遍历和更新操作。当遇到能量更小的解时，进行接受操作，否则采用既定的概率进行接受；
4.降低温度，继续其他循环直至满足终止条件。
总结
退火算法在寻求全局最优解的复杂问题中表现优异。通过这种基于温度控制的跳跃式搜索方式，能够避免陷入局部最优解的死循环，在多个领域中得到了广泛的应用。
如果你需要解决全局最优问题，相信退火算法可以成为你的不二选择。
